Недавно было обнаружено более 109 000 новых кратеров в районах низких и средних широт Луны. Все они были идентифицированы благодаря искусственному интеллекту, основанному на данных, собранных китайскими орбитальными аппаратами.
Кратеры от лунных ударов, образовавшиеся во время ударов метеоритов, можно считать «окаменелостями», фиксирующими историю нашей Солнечной системы. Они различаются по размеру и форме, а также могут накладываться друг на друга и размываться со временем. Поэтому их идентификация остается очень сложной и трудоемкой.
Чтобы преодолеть эти трудности, китайские астрономы недавно обратились к машинному обучению, сформировав глубокую нейронную сеть (компьютер, использующий слои математических вычислений, которые взаимодействуют друг с другом) с данными из тысяч ранее выявленных кратеров. Как только эти понятия будут «выучены», алгоритм возьмет на себя задачу поиска новых.
В рамках этой работы исследователи «скормили» этому ИИ данные, собранные лунными орбитальными аппаратами Чанъэ-1 и Чанъэ-2, обнаружив 109 956 дополнительных кратеров на поверхности Луны. Количество кратеров, зарегистрированных на поверхности Луны, сейчас более чем в десяток раз больше, чем раньше.
Подавляющее большинство этих знаков имеют «малые» или «средние» размеры (от 1 до 100 км в диаметре), сообщает журнал Nature Communication. Некоторые из этих кратеров, однако, гораздо крупнее, неправильной формы или сильно размыты, размером до 550 км в диаметре.
Благодаря этому алгоритму китайские исследователи также смогли датировать около 19000 этих кратеров. Они охватили все пять геологических периодов Луны, некоторые из которых датируются примерно четырьмя миллиардами лет.
Обнаружены новые кратеры, возрастом от 3,92 до 3,85 миллиарда лет. Новые кратеры, датируемые возрастом от 3,85 до 3,2 миллиарда лет. Новые кратеры возраст которых превышает 3,92 миллиарда лет. Новые кратеры возрастом от 3,2 до 1,1 миллиарда лет. Новые кратеры возраст которых менее 1,1 миллиарда лет.
Те же самые исследователи теперь планируют продолжить эту работу, снабжая свой алгоритм данными, собранными спускаемым аппаратом Чанъэ-5, который недавно вернул на Землю первые лунные образцы за более чем сорок лет. Они также стремятся адаптировать и применить свой подход к машинному обучению к другим телам в Солнечной системе, таким как Марс.
Источник:
