NASA 训练机器学习算法以用于火星样本分析

本文介绍了美国宇航局（NASA）正在研究利用机器学习算法来快速分析火星探测器样本数据，并帮助科学家们在地球上制定最有效的利用探测器时间的策略。这一算法首先将在地球上的计算机上使用火星有机分子分析仪（MOMA）收集的数据进行测试。随后，当Rosalind Franklin探测器收集并分析样本后，数据将被发送回地球，科学家们将利用这些发现来决定最佳的下一步行动。

文章指出，机器学习是让计算机通过大量数据来识别模式、做出决策或得出结论的一种方式。在MOMA的案例中，研究人员已经收集了超过十年的实验室数据，他们通过将可能在火星上找到的物质示例和它们的标签输入给算法来对其进行训练。这一算法可以帮助科学家们更快速地解释数据，规划下一步行动，从而加快对结果的反应速度。

此外，文章还提到了Rosalind Franklin探测器的特点——它能够在火星表面往下钻约6.6英尺（2米），这是之前探测器无法做到的。机器学习算法被认为有潜力成为未来探索土星的卫星泰坦、土卫二和木卫二的有力工具。

最终，NASA Goddard开发并构建了MOMA质谱计量子系统，用于测量收集的火星样本中化合物的分子量。NASA Goddard的科学家们希望未来的探索任务能够实现更多的自主性，使质谱计量仪能够分析自己的数据，并自主地进行操作决策，从而显著提高科学和任务效率。