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一支由中國科學家領導的國際研究團隊在月球探測領域取得了新成果。月球隕石坑的年代測定和智能識別取得了突破性進展。月球上近11萬個隕石坑已被新發現，超過1.8萬個隕石坑已被測地。研究成果已在第22期《自然》雜志上發表。

據介紹，月球隕石坑又稱“月球化石”，其有效識別和定年對月球地形、地質構造、地質年代和航天器著陸點鎖定等都具有重要意義。探月以來，由專家人工或自動識別的月球隕石坑數據庫相繼建立。然而，由于識別方法和數據類型的不同，現有數據庫在彈坑數量、位置、大小等方面存在一定差異，難以用自動識別方法找到不規則或退化的彈坑。

本研究在吉林大學地球科學學院副教授楊晨的帶領下，建立了基于遷移學習方法的深層神經網絡模型。轉移學習是機器學習方法，它可以利用先前獲得的知識來解決下一個問題。研究人員用7895個已識別的隕石坑數據和1411個已知年齡的隕石坑數據構建了一個深度神經網絡模型。

通過這個模型，研究人員逐漸從嫦娥一號和嫦娥二號的數據中探測到撞擊坑，并進一步估算其地質年代。據介紹，該研究團隊目前已新確認撞擊坑109956個，是已確認撞擊坑數量的10倍多。18996個直徑大于8公里的撞擊坑已被地質年代學。這些撞擊坑貫穿月球的中緯度和低緯度地區。

楊晨說，目前，這些科研成果已推廣應用于嫦娥五號著陸區小彈坑的識別。該模型的成功應用對未來月球和行星的科學研究具有重要價值。

研究工作由吉林大學、中國科學院國家天文臺、意大利特倫托大學和冰島大學共同完成。