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火星上的陨石坑

领导图像由美国宇航局/ JPL-CALTECH /亚利桑那大学提供

如果你曾经玩过其中一个“发现这两个照片”游戏之间的差异,那么你就有一个与美国宇航局科学家共同的东西。

要识别MARS上的新形成的陨石坑,他们将花费大约40分钟分析NASA的MARS侦察Orbiter(MRO)上的上下文相机拍摄的射手面积的一张照片,寻找不在早期照片中的黑暗补丁相同的位置。

如果科学家在其中一个图像中发现了火山口的迹象,那么必须使用另一个MRO仪器拍摄的更高分辨率照片来确认:高分辨率成像科学实验(HIRISE)。

这种在火星上发现新的陨石坑的方法使得可以轻松确定每个形成的近似日期 - 如果火山口不是在2016年4月的照片中,但例如,从2018年6月开始,科学家知道它必须在这两个日期之间形成的某个时间。

通过研究的特征陨石坑他们所知道的,科学家们可以估计老年人的年龄。这些信息可以提高他们对的理解火星的历史并帮助计划新的规划马德马德的任务

问题:这是非常耗时的。

MRO已经拍摄了红星球表面的照片,持续了15年,在那段时间内,它已经拍了112,000张较低分辨率的图像,每个覆盖数百英里的火星表面。

从手动分析所有这些照片的负担,研究人员训练了一种算法来扫描与火星上新陨石商的迹象扫描相同的图像 - 并且只需要每张图片大约五秒钟。

火星上的新鲜陨石坑

为了培训他们的图像分析AI在火星上发现新的陨石坑,研究人员通过从上下文相机喂食它近7,000个图像。一些特色的新鲜陨石坑,由学生照片确认,其他人没有。

培训后,下一步是让算法分析全部上下文相机图像。

“这刚刚开始。我们期待着找到更多。”

Ingrid Daubar.

为了加速它,研究人员在美国国家航空航天局的喷气机推进实验室(JPL)上的超级计算机集群上运行了AI。

“在合理的时间内,不可能在不分配许多计算机上的工作,”JPL计算机科学家Gary Doran在不分配了112,000张图像在十月。“该策略是将问题分成了可以并行解决的较小部分。”

随着所有这些计算机的功率合并,AI可以平均扫描图像的平均扫描图像。如果它标记了像新鲜火山口看起来像一个新鲜火山口的东西,那么NASA科学家们可以使用HIRISE检查自己。

扫描火星表面

美国宇航局在10月证实,AI在火星上发现了它的第一个新鲜陨石坑,并迄今为止,它帮助科学家在上下文相机图像中发现了数十个新的影响。

“数据一直存在,”JPL计算机科学家Kiri Wagstaf告诉有线。“这只是我们自己没有看到自己。”

火星上的陨石坑

红色圆圈表示由AI发现的火星上的新鲜陨石坑群。信用:美国宇航局

未来,AI可能有助于科学家在MARS上识别更多的陨石坑 - 可能在其形成的几周内 - 甚至在其他行星上的陨石坑。

“使用机器学习的可能性真正深入研究大量数据集并找到我们否则不会发现的事情真的很令人兴奋,”Ingrid Daubar,一位帮助创建AI的行星科学家告诉有线。

“这刚刚开始,”她补充道。“我们期待着寻找更多。”

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