Тривалий час точне місце посадки радянського зонда «Луна-9» залишалося невідомим. Однак нещодавно науковці розробили новий алгоритм машинного зору на основі штучного інтелекту. потенційно він здатний відшукати його на знімках апаратів, що працюють на орбіті нашого супутника.
«Луна-9»
За допомогою вдосконаленого алгоритму машинного навчання дослідники з Великої Британії та Японії визначили кілька перспективних місць, де, ймовірно, знаходиться давно втрачене місце посадки радянського космічного апарата «Луна-9». Команда під керівництвом Льюїса Піно з Університетського коледжу Лондона сподівається, що прогнози їхньої моделі незабаром можна буде перевірити за допомогою нових спостережень з індійського орбітального апарата «Чандраян-2».
У 1966 році радянська місія «Луна-9» стала першим штучним об’єктом, який успішно приземлився на поверхні Місяця і передав фотографії з іншого небесного тіла. У порівнянні з сучасними місіями, посадка була драматичною: незадовго до того, як основний космічний корабель сам зіткнувся з поверхнею Місяця, він випустив з верхньої частини сферичну посадкову капсулу шириною 58 см і вагою приблизно 100 кг, а потім відлетів на безпечну відстань.
Оснащена надувними амортизаторами, капсула кілька разів підстрибнула, перш ніж зупинитися, стабілізувавшись за допомогою чотирьох панелей у формі пелюсток. Хоча «Луна-9» пропрацювала лише три дні, вона передала на Землю безліч цінних даних, що допомогло вселити впевненість у пілотованих космічних дослідженнях, завдяки яким людство зробило свої перші кроки на Місяці всього через три роки.
Десятилітня загадка Місяця
Однак це історичне досягнення також ознаменувало початок однієї з найтриваліших загадок в історії космічних досліджень. Після приземлення координати місця посадки «Луни-9» були опубліковані в радянській газеті «Правда». Десятиліття по тому, коли в 2009 році камера Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) NASA почала надсилати високоякісні знімки Місяця, астрономи сподівалися, що ці дані нарешті допоможуть виявити місце перебування космічного апарата.
Однак рівень невизначеності в оригінальних розрахунках, зроблених кілька десятиліть тому, означав, що справжнє місце приземлення могло бути віддалене від опублікованих координат на десятки кілометрів. У результаті капсула «Луна-9» так і не була остаточно ідентифікована. У своєму новому дослідженні Піно разом із колегами Іаном Кроуфордом і Хадзіме Яно повернувся до цієї проблеми, використовуючи сучасні методи машинного навчання.
Налаштування та пошук за допомогою штучного інтелекту
Дослідники розробили легкий алгоритм комп’ютерного зору, навчений розпізнавати ключові характеристики місць посадки Apollo на знімках LROC. Система, названа YOLO-ETA (скорочення від «You-Only-Look-Once — Extraterrestrial Artifact», що означає «Ти дивишся тільки один раз — позаземний артефакт»), була адаптована для пошуку тонких особливостей поверхні, пов’язаних зі штучними посадковими модулями.
Під час тестування на раніше небачених зображеннях, включаючи зображення пізнішого радянського зонда «Луна-16», який приземлився в 1970 році, модель продемонструвала високу ефективність, правильно ідентифікуючи відомі місця посадки з високою ймовірністю.
Застосувавши YOLO-ETA до району площею 5 × 5 км навколо попередніх координат «Луни-9», отриманих газетою «Правда», команда виявила кілька перспективних кандидатів на дослідження. Ці місця демонструють ознаки, що відповідають порушенням ґрунту, спричиненим штучними посадковими модулями під час їхнього приземлення на Місяць.
Дослідники тепер очікують, що YOLO-ETA незабаром можна буде випробувати. Коли в березні 2026 року індійський орбітальний апарат Chandrayaan-2 пролітатиме над цим регіоном, він створить карту місячної поверхні з безпрецедентною деталізацією. Якщо одне з кандидатських місць, виявлених алгоритмом, буде підтверджене, астрономи нарешті зможуть знайти космічний апарат, який має величезне значення в історії дослідження космосу людиною, поклавши край 60-річній загадці.
За матеріалами phys.org
