Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu Mặt Trăng
Một nhóm nhà nghiên cứu quốc tế đã xác định được hơn 109.000 hố va chạm chưa từng được biết đến trên Mặt Trăng bằng phương pháp học máy - một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI).
Ảnh chỉ có tính minh họa. (Nguồn: USC News)
Một nhóm nhà nghiên cứu quốc tế đã xác định được hơn 109.000 hố va chạm chưa từng được biết đến trên Mặt Trăng bằng phương pháp học máy - một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI).
Nghiên cứu trên, do các nhà khoa học tại Đại học Cát Lâm của Trung Quốc đứng đầu, được công bố trên tạp chí Nature Communications.
Hố va chạm là đặc trưng địa hình nổi bật nhất trên bề mặt Mặt Trăng và xuất hiện ở hầu hết bề mặt của Mặt Trăng. Với các phương pháp nhận diện tự động được áp dụng lâu nay, nhìn chung rất khó để phát hiện các hố va chạm có hình dạng bất thường và bị xói mòn nghiêm trọng mà có thể đã hình thành trong thời kỳ đầu.
Để dễ dàng xác định vị trí và ước tính tuổi của các hố va chạm, các nhà nghiên cứu đã áp dụng phương pháp học chuyển giao (transfer learning) và đào tạo một mạng thần kinh sâu với dữ liệu của các hố va chạm đã được xác định trước đó.
Nhờ kết hợp dữ liệu do các tàu thăm dò Mặt Trăng Thường Nga 1 (Chang'e-1) và Thường Nga 2 (Chang'e-2) của Trung Quốc thu thập, các nhà nghiên cứu đã xác định được 109.956 hố va chạm mới. Họ cũng ước tính được tuổi của 18.996 hố va chạm có đường kính lớn hơn 8 km mới được phát hiện.
Trong khi đó, các nhà nghiên cứu đã thiết lập một cơ sở dữ liệu về hố va chạm ở các vùng vĩ độ thấp và trung bình của Mặt Trăng. Theo nhà khoa học Yang Chen tại Đại học Cát Lâm - đồng tác giả nghiên cứu, cơ sở dữ liệu này có giá trị lớn đối với công tác nghiên cứu khoa học về Mặt Trăng./.