人工智能正在帮助科学家在火星上找到新的陨石坑

2020-10-09 17:32   来源: 互联网

NASA火星侦察轨道器上的HiRISE相机捕捉到了火星上一个陨石坑群的图像,这是第一个人工智能发现的。人工智能首先在轨道飞行器的场景相机拍摄的图像中发现了陨石坑。科学家们跟踪了HiRISE的图像,以确认该陨石坑。


通常情况下,科学家每天花几个小时研究由美国宇航局(NASA)火星侦察轨道器(MRO)拍摄的图像,以发现不断变化的表面现象,比如尘埃、雪崩和沙丘运动。在他们在火星上运行的14年里,科学家们一直依靠MRO数据来发现1000多个新的陨石坑。通常情况下,他们首先使用的是飞船的态势相机,这种相机一次拍摄低分辨率图像,覆盖数百英里。

1602235969575693.png

在这些图像中,只有撞击点周围的爆炸痕迹被突出显示,而不是陨石坑,所以下一步是通过高分辨率成像科学实验(HiRISE)仔细观察它。该仪器功能强大,可以像好奇火星探测器留下的轨迹一样,看到细微的细节。(HiRISE团队允许任何人,包括公众,通过他们的HiWish页面请求特定的图像。)


为了训练陨石坑分类器,研究人员向他们提供了6830张ContextCamera图像,包括由HiRISE确认的之前发现的位置。该工具还提供了对显示分类器不需要的内容没有新影响的图像。


一旦训练完成,分类器就会部署在ContextCamera的大约112000张图像的整个存储库中。在JPL的超级计算机集群上运行,该集群由数十台高性能计算机组成,可以相互运行,一个过程需要40分钟,而人工智能工具平均需要5秒。


使用新的机器学习算法,图片左下角的黑点是最近在火星上发现的一组陨石坑。这张照片是由(美国宇航局)火星侦察轨道器上的场景摄像机拍摄的。资料来源:NASA/JPL-Caltech/MSSS。


JPL计算机科学家GaryDoran说,一个挑战是如何同时在集群中运行多达750个分类器。"如果不将工作分散到多台计算机上,就不可能在合理的时间内处理超过112000幅图像,"多兰说。"策略是把问题分解成可以并行解决的小问题。


然而,尽管有所有的计算能力,分类器仍然需要手动检查其工作。


JPL的计算机科学家基里瓦格斯塔夫说:"人工智能不能像科学家那样进行熟练的分析。"但是像这种新算法这样的工具可以用作辅助工具。这为人类和人工智能研究人员共同努力加速科学发现铺平了道路。


在2020年8月26日,HiRISE证实,分类器在NoctisFossae区域发现的黑斑实际上是一个陨石坑群。该小组已经向HiRISE提交了20多名候选人进行检查。


虽然陨石坑平地机运行在一台运行在地球上的电脑上,但最终的目标是开发一台类似的平地机,适合未来的火星轨道飞行器。佐治亚理工学院(GeorgiaInstitute Of Technology)的研究生迈克尔·蒙杰(MichaelMunje)表示,将数据送回地球,现在需要科学家在干草堆中寻找有趣的图像,就像他们试图在大海捞针一样。


蒙杰说:"人们希望,未来人工智能将优先考虑科学家更有可能感兴趣的轨道图像。


IngridDaubar也是JPL和布朗大学(Brown University)的一名科学家,他也参与了这项工作。他希望这个新工具能更全面地了解流星袭击火星的频率,并揭示流星撞击火星的微小影响。我以前发现过它。发现的陨石坑越多,科学家就越了解陨石撞击火星的大小、形状和频率。


我们可能还没有发现更多的影响,"她说,"这一进展向你展示了你可以用现代分析技术在诸如MRO这样的高级任务上执行多少项任务。

责任编辑:无量渡口
分享到:
0
【慎重声明】凡本站未注明来源为"中国科技互联网"的所有作品,均转载、编译或摘编自其它媒体,转载、编译或摘编的目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。如因作品内容、版权和其他问题需要同本网联系的,请在30日内进行!
合作伙伴
PATNERS