行星科學家表示，在這種精細的天文學研究上使用人工智能是一個里程碑。來自美國宇航局噴氣推進實驗室的人工智能研究人員共同開發了發現撞擊坑的機器學習工具。研究人員希望新的AI能夠節省時間，增加發現量。

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　　科學家發現這類隕石坑的典型方法是每天花幾個小時研究火星偵察軌道器拍攝的圖像，并尋找其表面異動。研究火星的科學家們依靠火星偵察軌道器的數據，在其14年的軌道上發現了1000多個新的隕石坑。

　只有撞擊周圍的爆炸痕跡突出，個別隕石坑無法看到。下一步將使用被稱為HiRISE的高分辨率成像科學實驗儀來觀察該區域。該儀器功能強大，可以看到像 "好奇號 "火星車留下的足跡一樣精細的細節。

　　研究人員通過照片手動搜索尋找地表現象，掃描一張上下文相機圖像需要40分鐘左右。為了加快這一過程，研究人員創建了一個名為自動新鮮撞擊坑分類器的工具。訓練該分類器需要研究人員向其提供6830張事件前后的影像，包括那些之前使用HiRISE確認的撞擊地點。人類分析一張圖像需要40分鐘，而人工智能工具只需要5秒鐘。研究人員指出，盡管分類器具有所有的計算能力，但仍然需要人類檢查其工作。