发布单位：台北市立天文科学教育馆

　　最近有一组中国与意大利、冰岛等研究人员所组成的团队，尝试以机器学习的演算法自动辨识并记录月球上超过了十万个陨石坑的位置，是原数据的十倍以上。在发表于《自然-通讯》期刊中的论文上，研究团队描述了演算法的架构，及如何利用中国发射的月球轨道卫星收集数据，用来训练电脑辨识陨石坑。

　　过去在月球上绘制陨石坑的地图是一个旷日废时的过程，通常都是由是科学家一个一个纪录，并把卫星影像中的陨石坑等观测结果转移到月球的地图上。而该团队利用人工智能的方法，以机器视觉来辨识陨石坑，将大幅增加计数的效率。

　　月球陨石坑可能存在多种形式，因此教电脑识别月球陨石坑并不容易。陨石坑可能有部形状，年份也不同，定义好的特征可能也会随时间演化。但科学家还是想在月球上绘制所有陨石坑的地图，并为每个陨石坑标记年份，能提供一种方式来研究太阳系的历史。

　　研究团队利用中国嫦娥一号和嫦娥二号的数据获取广阔的月球视野，该数据也用来分析嫦娥五号降落地点收集的资料。机器学习帮助辨识了月球中低纬度地区的陨石坑，这项全新的演算法共纪录了109,956个陨石坑，节省下来的人力成本可用于陨石坑的个别地质分析中。（编译/台北天文馆虞景翔）

参考资料：Chen Yang et al. Lunar impact crater identification and age estimation with Chang'E data by deep and transfer learning, Nature Communications (2020). DOI: 10.1038/s41467-020-20215-y

资料来源：Nature