Луна
© commons.wikimedia.org by Andrea Ripamonti is licensed under Creative Commons Attribution 3.0 Unported
Учёные МГУ с помощью нейросети обнаружили на Луне 20 новых аномальных областей
Учёные Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова сделали шаг вперёд в исследовании Луны. С помощью нейросети они обнаружили 20 ранее неизвестных аномальных областей, которые вызывают отклонения спутников от расчётных орбит. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
"Ученые геологического факультета в сотрудничестве с сотрудниками факультета космических исследований МГУ им. М. В. Ломоносова разработали новый подход к выделению уникальных областей в строении лунной коры, называемых масконами и проявленных в аномалиях силы тяжести. Алгоритм локализации основан на применении сверточной нейронной сети. <…> Ее использование позволило подтвердить более 90% известных по литературным данным масконов, а также выявить 20 новых областей, которые представляют интерес для дальнейших исследований", — сообщили в МГУ.
Что такое масконы
Масконы (от англ. mass concentration) — это области повышенной плотности в коре Луны, вызывающие локальные аномалии гравитационного поля.
Их размеры могут достигать тысячи километров. Впервые они были зафиксированы ещё при запуске первых искусственных спутников, когда орбиты аппаратов начинали отклоняться от расчётных траекторий.
Природа образования масконов до конца не ясна: учёные связывают их с ударными кратерами и последующими процессами в лунной коре.
Сравнение: классические и новые методы поиска масконов
| Метод | Особенности | Результат |
| Классический (спутниковые наблюдения и моделирование) | Основан на измерении отклонений орбит | Обнаружение крупных масконов |
| С применением нейросетей | Использование сверточных моделей и обучающих выборок | Подтверждение известных масконов и выявление новых областей |
Как работает нейросеть
Для обучения алгоритма исследователи смоделировали поля гравитационных аномалий, характерных для масконов. Нейросеть анализировала данные и научилась выделять области с повышенной плотностью в структуре Луны.
Такой подход оказался более чувствительным и позволил подтвердить свыше 90% ранее известных масконов, а также найти новые.
Возможности технологии
Методика уже используется не только для Луны. По словам специалистов, тот же алгоритм применим в геолого-геофизическом поиске полезных ископаемых на Земле. Это открывает перспективы для разработки технологий разведки новых месторождений.
FAQ
Что даёт изучение масконов?
Они помогают понять внутреннее строение Луны и её эволюцию.
Может ли нейросеть ошибаться?
Да, но при этом её точность выше, чем у традиционных методов.
Где ещё можно использовать методику?
В геофизике Земли, при поиске полезных ископаемых и оценке геологических рисков.
Плюсы и минусы метода с ИИ
| Плюсы | Минусы |
| Высокая точность обнаружения | Требуется большая база данных |
| Подтверждение старых и поиск новых масконов | Алгоритм нуждается в корректировке человеком |
| Возможность применения на Земле | Ограничения при нехватке исходных данных |
Мифы и правда
- Миф: масконы мешают только искусственным спутникам.
- Правда: они влияют на все объекты, включая будущие пилотируемые миссии.
- Миф: их можно обнаружить только напрямую в космосе.
- Правда: современные нейросети позволяют анализировать данные с Земли.
- Миф: природа масконов полностью изучена.
- Правда: до сих пор остаётся много вопросов об их происхождении.
3 интересных факта
- Термин "маскон" впервые появился в 1968 году при анализе данных миссии Lunar Orbiter.
- Некоторые масконы совпадают с крупнейшими ударными бассейнами Луны.
- Аномалии гравитации настолько сильны, что могут изменять длительность орбитального периода спутника.
Исторический контекст
- 1960-е: обнаружение первых масконов при миссиях Lunar Orbiter.
- 1970-е: уточнение данных советскими и американскими аппаратами.
- 2000-е: детальные карты Луны от миссий NASA и JAXA.
- Сегодня: использование ИИ позволяет находить новые объекты и повышает точность анализа.