在人類對太空的探索中，人工智能發揮了重要作用。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。天文學家們近日宣佈，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，也就有更多精力專注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絡（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數據庫來訓練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6,000個隕石坑。 

來自多倫多大學、賓夕凡尼亞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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