天文學(xué)家利用人工智能在月球上發(fā)現(xiàn)了6000個新的隕石坑

天文學(xué)中最大的挑戰(zhàn)之一也是最明顯的：空間很大，需要很長時間才能看到它。這就是人工智能對這門科學(xué)如此有利的原因。事實(shí)證明，為引導(dǎo)自動駕駛汽車等任務(wù)開發(fā)的相同機(jī)器視覺工具也非常適合分類大量的天文數(shù)據(jù)。因此，天文學(xué)家本月宣布，他們已經(jīng)使用人工智能在月球上找到了6,000個新的隕石坑。

現(xiàn)在，這本身并不重要。月球估計(jì)有數(shù)十萬個隕石坑，主要是由小行星和流星撞擊造成的。這是因?yàn)橛袔讉€因素。首先，因?yàn)樵虑驔]有大氣層，所以這些物體有一條通向地面的自由路徑(與地球不同，空氣摩擦使它們減速并減小它們的大小)。其次，由于月球上沒有天氣，這些痕跡不會因侵蝕而變得平滑。最終結(jié)果是我們都知道的火山口衛(wèi)星。

但是使用AI來找到這些隕石坑很重要，因?yàn)樗故玖藱C(jī)器學(xué)習(xí)可以自動化勞動密集型任務(wù)的另一種方式。天文學(xué)家花費(fèi)更少時間瀏覽月球圖片，手工標(biāo)記隕石坑，他們越需要專注于其他更具挑戰(zhàn)性的研究。此外，我們對月球隕石坑了解得越多，我們就能更好地理解太陽系的歷史和形成。

用于該特定研究的工具是所謂的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或CNN。這是一種特別擅長對視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的常用技術(shù)。正如執(zhí)行這項(xiàng)工作的研究人員在一篇未發(fā)表的論文中解釋的那樣，他們使用先前由人類識別的隕石坑數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練他們的網(wǎng)絡(luò)。一旦程序了解了隕石坑的樣子，它就會在月球表面的一個新區(qū)域(大約占其總表面積的三分之一)上松動。在那里，它發(fā)現(xiàn)了6,000個新的隕石坑。

從多倫多大學(xué)，賓夕法尼亞州立大學(xué)和亞利桑那州立大學(xué)開展這項(xiàng)工作的科學(xué)家們在他們的論文中寫道，該系統(tǒng)是一致的，而且最重要的是，它是快速的。他們寫道：“經(jīng)過訓(xùn)練，我們的CNN大大提高了火山口識別的速度，需要幾分鐘才能產(chǎn)生成千上萬個月球DEM的預(yù)測。” (DEM是一個數(shù)字高程圖，它是用于查找和分類隕石坑的標(biāo)準(zhǔn)圖像類型。)“當(dāng)然，這一切都是被動地完成的，讓科學(xué)家能夠完成其他任務(wù)。”

這個系統(tǒng)并不完美，當(dāng)針對人類火山口觀察者進(jìn)行測試時，它只發(fā)現(xiàn)了92個相同的特征。但是這項(xiàng)工作表明AI是一種非常強(qiáng)大的工具，可以加速基本的天文學(xué)研究。到目前為止，類似的方法已被用于發(fā)現(xiàn)引力透鏡，發(fā)現(xiàn)新的系外行星，識別脈沖星，以及分類星系?？臻g可能很大，但人類現(xiàn)在擁有計(jì)算機(jī)來幫助他們篩選宇宙。