西默斯-安德森和他在澳大利亚科廷大学的同事报告说，他们在偏远的澳大利亚内陆地区找到了一块陨石，这块陨石曾经沿着金星和木星之间的椭圆轨道运行，他们用两架无人机和机器学习方法找到了这块陨石。
科廷大学的空间科技中心位于珀斯市，经营着沙漠火球网，这是一个由50台自动摄像机组成的系统，用于监测澳大利亚的夜空中是否有流星到来。去年的一个晚上，其中两台摄像机跟踪了天空中的一道条纹，系统计算出一块小石头可能坠落在西澳大利亚的沙漠灌木丛中，位于一个被称为纳拉伯的地区。
观察结果并不理想，研究人员估计这块陨石的重量在150至700克之间，坠落的区域为5平方公里，但安德森和两位同事决定进行一次实地考察。12月，他们从珀斯出发，驱车1000多公里，寻找干草堆中的一根针：沙漠地面上的一块发黑的岩石，距离最近的铺面公路50公里。在过去，这种旅行是毫无意义的。陨石猎人通常是步行搜索地面，按网格模式来回走动，希望他们能找到有用的东西。百分之八十的时间，他们都会失败。事实证明，人类并不擅长处理这种重复性的工作。
这就是技术的作用。他们使用了现成的硬件，带有4400万像素摄像头的四旋翼无人机和带有良好显卡的台式电脑。不寻常的部分是他们在上面运行的卷积神经网络。机器学习系统需要训练，所以研究人员给它提供了无人机拍摄的纽拉伯地形图片。其中一些包括从当地博物馆借来的陨石样本，并将其放置在地面上。这些图像被打分为1分，即肯定是陨石，即使每张图像只显示为一个黑点。其他显示附近随机地形的图像被记为0分。通过重复练习，机器算法学会了处理假阳性：瓶子、罐子、沙漠植物根部，以及偶尔的袋鼠骨头。
三天内，研究人员进行了43架次无人机飞行，在大约20米的高度上来回飞行，记录了57255张图片。回到营地后，他们开始处理他们的图像。仅在前四次飞行中，算法就给59,384个物体打了至少0.7分，在0到1的范围内，有很多可能的标本。研究人员很快就能将它们缩小到259个，然后是38个，他们用第二架更小的无人机重新检查。很快，他们就把范围缩小到了4个，并在GPS的指引下，步行去寻找它们，最终发现一块软石，一种常见的富含铁的陨石。它有5厘米长，大约有一个鸡蛋那么大，重70克。