月球表面诉说着太阳系内的故事。每一颗陨石的撞击都会留下痕迹，这些陨石坑共同记录了过去40亿年内月球及其周围发生的事件。
然而，这些记录可能难以解读。陨石坑的年龄和空间密度是解码月球撞击历史的关键指标，但分析这些特征可能耗时且有时需要将样本带回地球。
j.h. Fairweather及其同事在《地球与空间科学》上发表的一篇文章中指出，机器学习可能是一种快速简便的方法，可以提高我们对月球陨石坑的理解。通过对5万多张先前描述过的陨石坑图像进行算法训练，研究人员能够估计出月球上更多陨石坑的年龄和密度。
最初，机器学习算法的估计与其他研究人员手工得出的估计有很大不同。但是，通过一些人工管理，Fairweather和他的同事们能够使他们对火山口年龄和密度的自动估计与之前的估计一致。
照明条件是一个问题。如果陨石坑部分被岩石遮蔽，或者位于光照不均匀的斜坡上，算法就无法准确分析它们。排除这些弹坑提高了精度。岩石或埋藏的陨石坑的存在也导致该算法将陨石坑的年龄高估了10%-45%，但一旦从图像中删除岩石、埋藏的陨石坑和其他不需要的物体，它就可以非常准确地确定年轻的月球表面和陨石坑的年龄。
研究人员警告说，尽管机器学习可以提供关于月球表面的丰富信息，但算法仍然需要仔细监督。
本文由Eos重新发布，由美国地球物理联合会主办。点击这里阅读原文。
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