天文学家利用人工智能在月球上发现了6000个新的陨石坑

天文学中最大的挑战之一也是最明显的：空间很大，需要很长时间才能看到它。这就是人工智能对这门科学如此有利的原因。事实证明，为引导自动驾驶汽车等任务开发的相同机器视觉工具也非常适合分类大量的天文数据。因此，天文学家本月宣布，他们已经使用人工智能在月球上找到了6,000个新的陨石坑。

现在，这本身并不重要。月球估计有数十万个陨石坑，主要是由小行星和流星撞击造成的。这是因为有几个因素。首先，因为月球没有大气层，所以这些物体有一条通向地面的自由路径(与地球不同，空气摩擦使它们减速并减小它们的大小)。其次，由于月球上没有天气，这些痕迹不会因侵蚀而变得平滑。最终结果是我们都知道的火山口卫星。

但是使用AI来找到这些陨石坑很重要，因为它展示了机器学习可以自动化劳动密集型任务的另一种方式。天文学家花费更少时间浏览月球图片，手工标记陨石坑，他们越需要专注于其他更具挑战性的研究。此外，我们对月球陨石坑了解得越多，我们就能更好地理解太阳系的历史和形成。

用于该特定研究的工具是所谓的卷积神经网络或CNN。这是一种特别擅长对视觉数据进行分类的常用技术。正如执行这项工作的研究人员在一篇未发表的论文中解释的那样，他们使用先前由人类识别的陨石坑数据集来训练他们的网络。一旦程序了解了陨石坑的样子，它就会在月球表面的一个新区域(大约占其总表面积的三分之一)上松动。在那里，它发现了6,000个新的陨石坑。

从多伦多大学，宾夕法尼亚州立大学和亚利桑那州立大学开展这项工作的科学家们在他们的论文中写道，该系统是一致的，而且最重要的是，它是快速的。他们写道：“经过训练，我们的CNN大大提高了火山口识别的速度，需要几分钟才能产生成千上万个月球DEM的预测。” (DEM是一个数字高程图，它是用于查找和分类陨石坑的标准图像类型。)“当然，这一切都是被动地完成的，让科学家能够完成其他任务。”

这个系统并不完美，当针对人类火山口观察者进行测试时，它只发现了92个相同的特征。但是这项工作表明AI是一种非常强大的工具，可以加速基本的天文学研究。到目前为止，类似的方法已被用于发现引力透镜，发现新的系外行星，识别脉冲星，以及分类星系。空间可能很大，但人类现在拥有计算机来帮助他们筛选宇宙。