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斯卡伯勒大學(xué)的研究人員開辟的一項新技術(shù)正在使用自動駕駛汽車背后的相同技術(shù)來測量月球隕石坑撞擊的大小和位置。

行星科學(xué)中心(CPS)的博士后研究員Mohamad Ali-Dib說：“計算月球上的隕石坑是一種非常古老的方法。”

“基本上，我們需要手動查看圖像，定位并計數(shù)彈坑，然后根據(jù)圖像大小計算彈坑的大小。在這里，我們開辟了一種人工智能技術(shù)，可以使整個過程自動化，從而節(jié)省大量時間時間和精力。”

過去，研究人員曾嘗試開辟可識別和計算月球隕石坑的算法，但是當(dāng)將它們用于新的，以前未見過的隕石坑時，它們往往表現(xiàn)不佳。相比之下，阿里-迪布(Ali-Dib)和他的同事開辟的技術(shù)可以很好地推廣到看不見的月球斑塊，甚至包括水星等其他坑坑洼洼的物體。

“這是我們第一次有了一種算法，它不僅可以很好地檢測到月球的各個部分，而且還可以檢測到水星區(qū)域的隕石坑，”與阿里·西伯特(Ari Silburt)，陳沖(Chungong Charles Zhu)和一個小組一起開辟了該技術(shù)的阿里·迪布(Ali-Dib)說CPS和加拿大理論天體物理學(xué)研究所(CITA)的研究人員。

為了確定其準(zhǔn)確性，研究人員首先在覆蓋月球三分之二的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后在月球的其余三分之一上測試了他們的訓(xùn)練過的網(wǎng)絡(luò)。它工作得很好，以至于它能夠識別出比傳統(tǒng)人工計數(shù)多兩倍的隕石坑。實際上，它能夠識別出大約6,000個先前未識別的月球隕石坑。

該技術(shù)本身依賴于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，已成功用于計算機(jī)視覺，為機(jī)器人甚至自動駕駛汽車提供動力。算法使用的數(shù)據(jù)取自軌道衛(wèi)星收集的海拔圖。

盡管沒有一個研究人員以前有過隕石坑計數(shù)的經(jīng)驗，但由于克里斯汀·梅努副教授和幾位作者在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面的合作，在斯卡伯勒大學(xué)(U T Tscarborough)舉辦了一系列研討會，他們得以開辟該技術(shù)。學(xué)習(xí)可以幫助解決特定的科學(xué)問題。

T的前天文學(xué)和天體物理學(xué)系的研究生Silburt說：“成千上萬個未知的小隕石坑正在月球上，對于人類來說，用肉眼有效地表征它們是不現(xiàn)實的。”

“機(jī)器有真正的潛力來幫助識別這些小隕石坑，并揭示有關(guān)太陽系形成的未發(fā)現(xiàn)線索。”

了解隕石坑在月球等物體上的大小和位置很重要，因為它為了解我們太陽系的歷史提供了一個窗口。Ali-Dib指出，通過研究各種形狀，大小和年齡的撞擊坑，研究人員可以更好地了解在太陽系早期階段發(fā)生的物質(zhì)分布和物理學(xué)。

由于月球缺乏大氣，板塊構(gòu)造和水，因此幾乎沒有侵蝕，因此可見一些撞擊坑，其歷史可追溯至40億年。大隕石坑的年齡也可以通過計算里面發(fā)現(xiàn)多少個小隕石坑來確定。

“要使這項技術(shù)起作用，您需要一個沒有空氣的物體，例如月球或水星，這些物體幾乎不會發(fā)生侵蝕。” Ali-Dib補(bǔ)充說。

至于下一步，阿里-迪布說，計劃是進(jìn)一步改進(jìn)算法，使研究人員能夠發(fā)現(xiàn)更多的隕石坑，并在火星，谷神星以及木星和土星的冰冷衛(wèi)星等其他太陽系天體上進(jìn)行測試。

這項研究目前在《伊卡洛斯》(Icarus)雜志中進(jìn)行審查，并獲得了加拿大自然科學(xué)與工程研究委員會(NSERC)的資助。