人工智慧發現月球上數千隕石坑

天文學家們宣布，藉助AI技術，他們新發現了月球上的6,000個隕石坑。

在人類對太空的探索中，人工智慧發揮了重要作用。科學家們發現，為完成引導自動駕駛汽車等類似任務而設計的機器視覺檢測工具，亦可被用於梳理大量的天文學數據。天文學家們近日宣布，藉助AI技術，他們新發現了月球上的6,000個隕石坑。

這個發現本身並不足為奇，因為人們早就估計到月球上會有成千上萬的隕石坑，絕大多數由小行星和流星的撞擊造成。因為月球沒有大氣層，這些物體可以自由下落至月球表面，而不像地球表面那樣由於空氣摩擦而降低速度、減小體積。另外，由於月球表面沒有天氣變化，這些撞擊坑也就不會被侵蝕消失，因此也就形成了我們現在看到的這種狀態。

但利用AI技術發現這些隕石坑的本身卻意義重大，因為這證明了機器學習可以通過全新方式使耗時耗力的工作自動化。天文學家們不必耗費大量時間在月球的照片上尋找隕石坑，也就有更多精力專註於其它更具挑戰性的研究。而且，我們對月球的隕石坑了解得越多，就越能更好地預測太陽系的形成和歷史。

這次研究使用的工具是科學家們熟知的卷積神經網路（CNN），這種常用技術用於梳理視覺數據時效果最好。研究人員使用先前人類發現的一套隕石坑資料庫來訓練CNN，令該程序掌握了隕石坑的特點，然後用其來梳理月球表面一片全新的區域（大約佔月球表面總面積的三分之一），結果，CNN發現了6000個隕石坑。

來自多倫多大學、賓州州立大學和亞利桑那州立大學的科學家們參與了這項研究。他們在文章中寫道，該程序工作迅速且持續一致，「一旦完成訓練，我們的CNN就會大大加快對隕石坑的識別速度，只需幾分鐘時間就可以產生數萬個月球的DEM。」（DEM指數字高度圖，是用來識別並分類隕石坑的標準圖形。）

不過，這套系統也並非完美，測試表明，它只能發現人類肉眼可以識別的隕石坑數量的92%。但AI在加快基礎天文學研究方面確實是個非常得力的工具，類似方法在當今已被用於發現重力透鏡、找尋太陽系外行星、識別脈衝電波星以及將星系分類。

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