阿伯丁大学的一组研究人员开发了一种新的通用陨石坑检测算法 (CDA)，他们为此使用了 AI 模型 分段任何模型（SAM） 来自元。 这项新技术将使科学家能够使用不同类型的数据准确地绘制行星表面图，这在未来的太空任务中可能会有用。
Meta 在 月初推出了 SAM AI 算法，这是一种可以自动“裁剪”任何图像中的任何物体的新模型。 这项技术允许团队自动应用 陨石坑 到地图，而不是长时间手动进行。 同时，使用不同类型的数据可以更准确、更灵活地描述地表。
CDA 算法可以处理各种数据和天体，使其成为检测各种行星表面陨石坑的潜在多功能解决方案。 它还可以帮助确定机器人或人类任务的可能着陆点，并且在未来可以用于基于地形观测的自动导航。
“探测陨石坑是行星科学中的一项重要任务。 它将让我们更好地了解火星、月球和其他行星等天体的地质、历史和演化，——主要作者说 研究 阿伯丁大学地球科学学院的 Iraklis Giannakis 博士。 “我们的通用 CDA 方法使用 SAM 功能以高精度和高效率自动检测陨石坑，减少了手动识别的需要。”
SAM 的 AI 算法改进的分割能力有效地改变了 CDA 的游戏规则，使科学家能够准确识别 陨石坑 尽管地形条件恶劣，但大小、形状和方向各不相同。
Giannakis 博士说，CDA 的发展为行星科学以及未来的研究任务创造了新的机会。 “通过自动绘制陨石坑图，科学家们可以研究它们的分布、大小和形态，以更好地了解它们 表面 行星及其随时间的演变。 这将有助于揭示地质历史、检测表面过程并评估行星或月球是否适合生命存在，”这位科学家补充道。
“陨石坑也可能是宝贵资源的潜在来源，例如行星上的水冰，例如 月亮 或火星。 通过自动绘制陨石坑图，科学家们可以确定资源可能集中的潜在位置，这对于未来的人类任务和太空探索场景中规划资源使用策略可能很重要，”科学家们说。
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