太空“侦察”！练习发现数十个火星陨石坑5秒内可辨认新暗斑
在曩昔的15年里，美国宇航局的火星勘察轨迹飞行器(rrbr)一向绕着这颗赤色星球绕圈，研讨其气候和地质。每一天，轨迹飞行器都会发回宝贵的图画和其他传感器数据，的科学家们曾运用这些数据来寻觅火星勘探器的安全着陆点，并了解火星上水冰的散布状况。
科学家们特别感兴趣的是轨迹飞行器的陨石坑相片，它能够供给一个窗口，了解火星的深层前史。
但工程师们仍在致力于从火星回来样本的使命。没有岩石协助他们依据地表条件校准长途卫星数据的状况下，在承认每个陨石坑的年纪和组成时，他们有必要做很多有依据的猜想。
现在，他们需求其他方法来整理这些信息。整理一颗行星的图画数据，寻觅新碰击的迹象是一项庸俗的作业，但这正是人工智能()要处理的问题。
上一年年末，美国国家航空航天局()的研讨人员初次运用机器学习算法发现了火星上新鲜的陨石坑。人工智能在火星勘察轨迹飞行器(rrbr)传回的图画数据中发现了数十个躲藏的行星，并提醒了一种研讨太阳系行星的有出路的新方法。“从科学的视点来看，这是令人兴奋的，由于它增加了咱们对这些特征的常识，”喷气推动实验室的核算机科学家、该研讨团队的负责人之一基里·瓦格斯塔夫(r)说。“数据一向都在那里，仅仅咱们自己没有看到罢了。”
火星勘察轨迹飞行器带着3个照相机，但瓦格斯塔夫和她的搭档仅运用布景图画和图画来练习他们的人工智能。运用了有史以来送入深空的最大的反射望远镜来生成图画，其分辨率大约是谷歌地图上运用的图画的三倍。
首要，人工智能接收了近7000张火星轨迹相片——其间一些有之前发现的陨石坑，另一些则没有任何陨石坑——以教会算法怎么勘探新的突击。分类器能够精确勘探到练习会集的陨石坑后，瓦格斯塔夫和她的团队将算法加载到喷气推动实验室的一台超级核算机上，并运用它整理来自轨迹飞行器的超越112,000张图画的数据库。
“咱们运用了一个十分规范的卷积网络来剖析图画数据，但能够大规划应用它仍然是一个应战。这是咱们有必要处理的问题之一。”
一旦人工智能承认了一些有期望的陨石坑，美国宇航局的研讨人员就能够用轨迹飞行器的高分辨率摄像机进行一些后续调查，以承认陨石坑的确存在。上一年8月，该团队第一次得到了承认，轨迹飞行器拍照了一组被算法辨认的陨石坑，大约有60-70个。这是人工智能第一次在另一个星球上发现陨石坑。
这个新进程可能会大大加速在火星和其他行星上发现陨石坑的速度。曩昔，科学家们不得不手动查找航天器拍照的图画，每张均匀耗时45分钟。相比之下，新的算法能够在短短5秒内发现图画上是否包括新的暗斑。
