一个人工智能在火星上发现了新的陨石坑

它可以在5秒钟内分析火星表面的照片。NASA的科学家需要40分钟。

如果你曾经玩过这种“找出这两张照片的区别”的游戏,那么你和NASA的科学家们有一些共同之处。

为了识别火星上新形成的陨石坑,他们将花大约40分钟的时间分析一张由美国宇航局火星勘测轨道飞行器(MRO)上的背景相机拍摄的火星表面照片,寻找在同一位置的早期照片中没有的黑暗区域。

如果科学家在这些图像中发现了陨石坑的迹象,那么就必须使用另一种MRO设备——高分辨率成像科学实验(HiRISE)——拍摄的更高分辨率的照片进行确认。

这种发现火星上新陨石坑的方法很容易确定每个陨石坑形成的大约日期——如果一个陨石坑没有出现在2016年4月的照片中,但是例如,在2018年6月的一次观测中,科学家们知道它一定是在这两个日期之间的某个时间形成的。

通过研究陨石坑科学家们知道它们的年龄,然后就可以估计更老的恐龙的年龄。这些信息可以提高他们的理解火星的历史并协助计划新的前往火星的任务

问题是:这非常耗时。

MRO已经为这颗红色星球的表面拍摄了15年,在此期间,它拍摄了11.2万张低分辨率图像,每张图像覆盖了火星表面数百英里。

为了让科学家们摆脱手工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相同的照片,以寻找火星上新陨石坑的迹象——每张照片只需要大约5秒钟。

火星上的新陨石坑

为了训练他们的图像分析人工智能发现火星上的新陨石坑,研究人员开始向人工智能提供近7000张来自背景相机的图像。一些卫星上有新发现的陨石坑,这些陨石坑是由HiRISE的照片确认的,而另一些则没有。

训练之后,下一步就是让算法分析所有背景信息摄像机图片。

这才刚刚开始。我们期待着更多的发现。


英格丽Daubar

为了加快速度,研究人员在NASA喷气推进实验室(JPL)的一个超级计算机集群上运行了人工智能。

JPL的计算机科学家加里·多兰说:“在合理的时间内处理超过11.2万张图像,如果不把工作分散到多台计算机上,是不可能的。10月。“我们的策略是将问题分割成更小的部分,以便并行解决。”

结合所有这些计算机的能力,人工智能平均只需5秒就能扫描一张图像。如果它标记了一些看起来像新陨石坑的东西,美国宇航局的科学家们就可以使用HiRISE进行自己的检查。

扫描火星表面

今年10月,美国宇航局证实人工智能在火星上发现了第一个新的陨石坑,迄今为止,它帮助科学家在背景相机图像中发现了几十个新的撞击。

“数据一直都在那里,”喷气推进实验室的计算机科学家基里·瓦格斯塔夫说告诉《连线》杂志.“只是我们自己还没有看到。”

未来,人工智能可能会帮助科学家识别火星上更多的陨石坑——可能在它们形成的几周内——甚至其他星球上的陨石坑。

帮助创建人工智能的行星科学家英格丽德·道巴尔(Ingrid Daubar)告诉《连线》(Wired)杂志:“利用机器学习来真正深入研究大数据集,并发现我们原本不会发现的东西的可能性,真是令人兴奋。”

“这才刚刚开始,”她补充说。“我们期待着发现更多。”

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