源之原味

 

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月球已经俘获了人类千百年来的想象力--但关于它的历史和我们太阳系的历史, 仍然存在着天文学上的许多问题。

一些答案位于麻面月球表面的陨石坑中。通过深入的学习, 科学家们能够比以往更清楚地看到这些陨石坑。

认为火山口研究是 "太阳系考古学", 天体物理学家说 穆罕默德阿里-Dib, 是多伦多大学行星科学中心的博士后研究员。

研究陨石坑是一种特别有用的方法来学习诸如月球、水星和火星这样的无空气环境, 由于缺乏天气和地质活动, 地形特征随着时间的推移保持相对不变。

仔细观察这些陨石坑, 科学家们就可以了解到火山口的历史和太阳系的演化。但到目前为止, 使用卫星的图像或测高数据, 用手来计算和测量陨石坑。

阿里-Dib 说: "我们知道, 研究生的全日制工作是拍摄水星, 或月球或火星的图像, 并计算每个陨石坑的手。"这是一个非常费力的工作。

他指出, 手工计数有一些问题。它需要 "一支毕业生和本科生队伍" 来做艰苦而艰巨的工作。这是一个有缺陷的系统, 因为研究助理可能有不同的标准来识别陨石坑--更不用说当他们累的时候精确度下降了。

所以阿里-Dib, 连同阿里 Silburt 和他们的研究员在大学, 开发了神经网络, 确定数以千计 在几个小时内被发现的月球陨石坑。

放大月球

陨石坑有各种形状和大小, 从大到足以将佛蒙特州的状态隐藏在两米以内的微小的坑中。火星被不同地估计有在30万和超过63.5万个陨石坑, 而月亮有成千上万。

科学家们最感兴趣的是计算出尺寸分布: 表面上有多少个具有给定半径的陨石坑。这个分布告诉他们, 创造了陨石坑的撞击有多大和多, 这是天体物理学家可以与太阳系碰撞理论相联系的信息。

一个这样的理论: 巨大的行星不稳定。一些科学家推断, 在太阳系的早期, 像木星和土星这样的气体巨人的轨道在一段时间内变得混乱。如果这个理论是真的, 轨道的破坏将会把小行星抛到太阳系周围, 导致残酷的碰撞。像这样的事件将会留下它的踪迹, 在像月球这样的环境中陨石坑的大小分布。

通过开发一种记录月球陨石坑的计算方法, 科学家们可以更好地了解它们的大小分布, 这反过来又给了他们更多的数据来验证太阳系历史的当前理论。

研究人员使用 NVIDIA 特斯拉 P100 GPUs SciNet HPC 联盟的 P8 超级计算机的训练和推理。

在月球的图像释放时, 研究人员 卷积神经网络 在找到已经确定的陨石坑方面达到了92% 的精确度-验证了它正确地发现陨石坑的能力。最严重的是, 在短短几个小时内, 深层的学习模式发现了6000个新的陨石坑。这几乎加倍了人们在数十年的研究中手动确定的数字。

阿里-Dib 指出, 其中大部分都是团队希望用神经网络捕获的较小的陨石坑。这些微小的陨石坑在现有数据集中丢失, 因为它们太小, 太多, 无法花费昂贵的人类时间记录。

神经网络识别的月球陨石坑
左: 来自测试数据的月球样本图像。中心: 研究人员的神经网络成功地识别了以前手工编码的陨石坑 (蓝色), 以及数以千计的新的火山口 (红色)。右: 用于评估神经网络的手工编码、地面真实数据。蓝色圆圈与研究人员的方法成功地匹配, 而紫色圆圈则是由神经网络所忽略的陨石坑。

月亮, 超越

这不仅是月球可以使用更接近的样子: 水星和火星的类似卫星数据存在。其他不通风的天体, 如小行星, 彗星和一些巨型行星的卫星, 可以在未来研究。

研究人员已经用一种叫做转移学习的技术来观察水星的陨石坑: 他们利用了他们的神经网络, 这是对月球数据的训练, 用来分析水星的图像。

该小组还在考虑其他特征, 如火山口深度, 以供将来工作之用。科学家感兴趣的另一个参数是火山口的年龄。但它需要的不仅仅是卫星数据来计算出来, 阿里-Dib 说。"你需要实际的岩石。

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