科学家使用机器学习算法确定火星陨石的可能来源

2021-11-06 09:23:21来源：cnBeta.COM 关键词：机器学习机器学习算法阅读量：23596

导读：随着技术地不断进步，机器学习应用空间不断拓宽。

　　火星上的“Tooting Crater”是一个大型且相当年轻的陨石坑。火星陨石坑专家Peter Mouginis-Mark确定了这个地标，并以他在伦敦郊区的出生地命名为Tooting。澳大利亚科廷大学的行星科学家Anthony Lagain领导了本周发表在《自然通讯》上的一项研究，追踪了在地球上发现的一些火星陨石的来源。

　　根据研究人员的说法，在过去的2000万年中，已知有166块火星岩石降落在我们的星球上，但要追踪它们在火星上的精确起源点是很困难的。研究小组创建了一个包含火星上9000万个陨石坑的数据库，并使用机器学习算法来缩小潜在的陨石发射地点。Tooting与地球上发现的某组火星陨石(归类为"shergottites")相匹配。

　　“通过观察二次撞击坑地点--或者说由最近在该星球上形成的较大的陨石坑抛出的弹射物所形成的小陨石坑--我们发现，Tooting陨石坑是110万年前从火星上抛出的这些陨石的最可能来源，”Lagain在星期三的声明中说。

　　知道这些陨石来自哪里可以帮助填补有关火星及其地质过程的缺失信息。Tooting陨石坑位于一个以火山历史著称的地区，它是在一个由熔岩流塑造的区域形成的。

　　“这一发现意味着火山喷发发生在3亿年前的这个地区，从地质学的时间尺度来看，这是非常近的。它还提供了关于这个火山区下方的行星结构的新见解。”共同第一作者Gretchen Benedix说，他是科廷大学的宇宙矿物学家和天体地质学家。

　　在地球上拥有火星的碎片可以告诉科学家关于这个红色星球的很多情况。这就是美国宇航局正在努力通过"毅力号"探测器和未来的火星样本返回任务带回岩石样本的原因。

　　(原标题：科学家使用机器学习算法确定火星陨石的可能来源)

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