月球上的机器人已经不稀奇了,但一台能告诉我们哪些目的地值得探索的人工智能无疑是件新鲜事。
如果那些自阿波罗时代以来第一次登上月球的宇航员有一个机器人可以告诉他们应该去哪里,这样他们就不用为登月而烦恼了。处理无人月球轨道器或月球车的任务控制也是如此。现在,阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)的科学家开发了一种深度学习人工智能,他们可以用望远镜图像来训练。Siyuan Chen领导的一项研究最近发表在《应用能源》杂志上,他和他在KAUST的研究团队创造了这项技术。
“我们在月球特征探测中面临的最大训练挑战是数据不足的问题,”他告诉SYFY WIRE。“没有任何现成的数据库可以用来绘制月球表面的地形图。因此,我们做的第一件事就是自己构建数据库。这是第一个绘制月球环形山和峡谷的高质量数据库。”
因为它可以检查所有的环形山和峡谷(从远处看就像月球表面的裂缝一样的峡谷特征),这个机器人将能够观察所有的热点地区。它还将发现铀和氦同位素He-3等能源资源,尤其是如果未来月球被用作通往火星的中转站,这是非常有用的。
Chen的团队使用迁移学习的方法来让机器人思考。迁移学习和它听起来完全一样,把以前的学到知识用到新领域。新的人工智能对地形识别已经有了经验,否则就还需要数小时的培训。
通过用他们创建的网格数据集对模型进行预训练,团队能够在进一步确定这些数据供人工智能理解和识别之前,看到还需要什么。他们还通过一个名为“高分辨率月亮网络”的框架解决了更多的精度问题。这个高分辨率系统由两个独立的网络组成,一个用于寻找火山口,一个用于寻找裂缝。它们拥有相同的网络结构,这使得它们能够同时识别陨石坑和裂缝,从而节省了费力寻找它们的时间。
古月球上的火山活动造成的裂缝是受追捧的能源来源。它们可能最终会被软机器人探测,甚至用作栖息地。裂缝被认为是数十亿年前流经地表的熔岩侵蚀的结果,而熔岩(至少在地球上)是He-3的主要来源,这是自然存在的氦同位素之一。在地球上,含有He-3 的熔岩从地幔中渗出来。同样的事情可能也发生在月球上。
He-3在地球上罕见,但在月球上很常见,它可以通过核聚变为宇宙飞船提供动力。在这个过程中,较轻的原子核在释放能量时聚变形成较重的原子核。这种现象很自然地发生在氢聚变成氦的恒星上。它不会产生放射性物质,这是我们最不希望污染空间的东西。He-3和氘之间的核聚变将在一个反应堆中产生燃料氦和额外的质子。这将使能源浪费最小化,并抵消危险的辐射。
月球上的环形山也是He-3的潜在矿藏,因为其中一些环形山可能是由太阳风造成的,太阳风将同位素带到那里。这至少是稀薄的大气层允许强辐射进入的一个好处。
“我们相信,人工智能可以应用于未来的阿尔忒弥斯(Artemis)任务中月球能量储层的特征检测。”Chen说。“由此可以获得比月球表面更多的能源信息数据。”
(独家编译:科幻世界)
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