阿伯丁大學的一組研究人員開發了一種新的通用隕石坑檢測算法 (CDA)，他們為此使用了 AI 模型 分段任何模型（SAM） 來自元。 這項新技術將使科學家能夠使用不同類型的數據準確地繪製行星表面圖，這在未來的太空任務中可能會有用。
Meta 在 月初推出了 SAM AI 算法，這是一種可以自動“裁剪”任何圖像中的任何物體的新模型。 這項技術允許團隊自動應用 隕石坑 到地圖，而不是長時間手動進行。 同時，使用不同類型的數據可以更準確、更靈活地描述地表。
CDA 算法可以處理各種數據和天體，使其成為檢測各種行星表面隕石坑的潛在多功能解決方案。 它還可以幫助確定機器人或人類任務的可能著陸點，並且在未來可以用於基於地形觀測的自動導航。
“探測隕石坑是行星科學中的一項重要任務。 它將讓我們更好地了解火星、月球和其他行星等天體的地質、歷史和演化，——主要作者說 研究 阿伯丁大學地球科學學院的 Iraklis Giannakis 博士。 “我們的通用 CDA 方法使用 SAM 功能以高精度和高效率自動檢測隕石坑，減少了手動識別的需要。”
SAM 的 AI 算法改進的分割能力有效地改變了 CDA 的遊戲規則，使科學家能夠準確識別 隕石坑 儘管地形條件惡劣，但大小、形狀和方向各不相同。
Giannakis 博士說，CDA 的發展為行星科學以及未來的研究任務創造了新的機會。 “通過自動繪製隕石坑圖，科學家們可以研究它們的分佈、大小和形態，以更好地了解它們 表面 行星及其隨時間的演變。 這將有助於揭示地質歷史、檢測表面過程並評估行星或月球是否適合生命存在，”這位科學家補充道。
“隕石坑也可能是寶貴資源的潛在來源，例如行星上的水冰，例如 月亮 或火星。 通過自動繪製隕石坑圖，科學家們可以確定資源可能集中的潛在位置，這對於未來的人類任務和太空探索場景中規劃資源使用策略可能很重要，”科學家們說。
另請閱讀：