最近有一組中國與義大利、冰島等研究人員所組成的團隊，嘗試以機器學習的演演算法自動辨識並記錄月球上超過了十萬個隕石坑的位置，是原資料的十倍以上。在發表於《自然-通訊》期刊中的論文上，研究團隊描述了演演算法的架構，及如何利用中國發射的月球軌道衛星收集資料，用來訓練電腦辨識隕石坑。

　　過去在月球上繪製隕石坑的地圖是一個曠日廢時的過程，通常都是由是科學家一個一個紀錄，並把衛星影像中的隕石坑等觀測結果轉移到月球的地圖上。而該團隊利用人工智慧的方法，以機器視覺來辨識隕石坑，將大幅增加計數的效率。

　　月球隕石坑可能存在多種形式，因此教電腦識別月球隕石坑並不容易。隕石坑可能有部形狀，年份也不同，定義好的特徵可能也會隨時間演化。但科學家還是想在月球上繪製所有隕石坑的地圖，併為每個隕石坑標記年份，能提供一種方式來研究太陽系的歷史。

　　研究團隊利用中國嫦娥一號和嫦娥二號的資料獲取廣闊的月球視野，該資料也用來分析嫦娥五號降落地點收集的資料。機器學習幫助辨識了月球中低緯度地區的隕石坑，這項全新的演演算法共紀錄了109,956個隕石坑，節省下來的人力成本可用於隕石坑的個別地質分析中。

研討小組在他們的論文中寫道:“月球和其他天體上的隕石坑對限制太陽系的動力學歷史至關重要。”