可能与洞穴有关的火星坑状地貌的例子。(资料来源:NASA/JPL-Caltech/UArizona/PDS地球科学节点的火星数据访问的轨道数据探测器) NASA/JPL-Caltech/UArizona/PDS地球科学节点的火星数据访问的轨道数据探测器)。
行星绘图是否可以自动化?来自德国不来梅的康斯特大学、帕多瓦大学和博洛尼亚大学的科学家们现已开发了一种使用人工智能进行行星地貌绘图的新颖开源方法。12月底,深度学习程序的预发布版本 “DeepLandforms” 已在美国地球物理联盟期刊《地球与空间科学》上发表。
制作火星等行星表面的地质图是一个复杂的过程。从数据收集到数据分析再到以不同格式发表,制作地图是一个耗时的多步骤过程。使用人工神经网络分析数据集的深度学习技术可以显著提高制作过程,这在科学文献和应用中广泛表现出来。然而,至今还没有发布过开源、即用且高度可定制的行星绘图工具集。
“我们有兴趣设计一个简单、开箱即用的工具,可以被许多人定制和使用。”Giacomo Nodjoumi说道。这位地球和行星科学教授Angelo Rossi的研究小组的博士候选人是开发“DeepLandforms”的关键人物。该程序是开源的,可用于进一步优化,并展示了一种廉价、快速、简单的外太空行星绘图方法。
科学家们展示了使用该软件进行行星绘图所能实现的结果,涉及到火星上的特定地形,该地形类似于地球上的熔岩管。地质图是行星探索中重要的工具,因为它们还可以作为机器人或人类探测的可能探索基础。
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从最初的大规模探测到火星Pavonis Mons附近的半深坑的地貌图的示例步骤。(来源:NASA/JPL-Caltech/UArizona/PDS 地球科学节点的火星数据访问的轨道数据探测器)。
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