Księżyc ma o wiele więcej kraterów niż myśleliśmy

Nowe badanie wykazało, że Księżyc ma o wiele więcej kraterów, niż myśleliśmy.

Ponad 109 000 nowych kraterów zostało odkrytych w rejonach Księżyca na niskich i średnich szerokościach geograficznych przy użyciu sztucznej inteligencji (AI), która była zasilana danymi zebranymi przez chińskie orbitery księżycowe.

Liczba kraterów zarejestrowanych na powierzchni Księżyca jest obecnie kilkanaście razy większa niż wcześniej. Odkrycia zostały opublikowane 22 grudnia w czasopiśmie Nature Communications.

„Jest to największa baza danych kraterów księżycowych z automatyczną ekstrakcją dla regionów Księżyca na średnich i niskich szerokościach geograficznych” – powiedziała główna autorka badania Chen Yang, profesor nadzwyczajny nauk o Ziemi na Uniwersytecie Jilin w Chinach.

Kratery uderzeniowe powstałe podczas uderzeń meteorytów pokrywają większość powierzchni Księżyca.

Kratery uderzeniowe można uznać za księżycowy odpowiednik „skamieniałości”, które „rejestrują historię Układu Słonecznego ” – powiedziała Yang.

Jednak te „skamieniałości” mogą się znacznie różnić pod względem wielkości i kształtu, a także mogą z czasem nakładać się na siebie i ulegać erozji. To sprawia, że ​​ich identyfikacja i datowanie jest niezwykle trudne i czasochłonne. Proces jest również subiektywny, co prowadzi do niespójności między istniejącymi bazami danych.

Yang i jej zespół wykorzystali uczenie maszynowe. Wytrenowali głęboką sieć neuronową (w której komputer wykorzystuje warstwy obliczeń matematycznych, które wzajemnie się zasilają) z danymi z tysięcy wcześniej zidentyfikowanych kraterów i nauczyli algorytmu znajdowania nowych. Sieć została następnie zastosowana do danych zebranych przez orbitery księżycowe Chang’e-1 i Chang’e-2, odsłaniając 109 956 dodatkowych kraterów na powierzchni Księżyca.

Nowe kratery znalezione w systemie przednektaryńskim, które mają ponad 3,92 miliarda lat (Zdjęcie: Chen Yang i in. / Doi:10.1038/s41467-020-20215-y.)

Nowe kratery znalezione w Układzie Nektaryjskim, mające 3,92 – 3,85 miliarda lat (Zdjęcie: Chen Yang i in. / Doi:10.1038/s41467-020-20215-y.)

Nowe kratery znalezione w systemie Imbryjskim, mające 3,85 – 3,2 miliarda lat (Zdjęcie: Chen Yang i in. / Doi:10.1038/s41467-020-20215-y.)

Nowe kratery znalezione w układzie Eratostheniańskim, mające 3,2 – 1,1 miliarda lat (Zdjęcie: Chen Yang i in. / Doi:10.1038/s41467-020-20215-y.)

Odkryto nowe kratery z Układu Kopernikańskiego, młodsze niż 1,1 miliarda lat (Zdjęcie: Chen Yang i in. / Doi:10.1038/s41467-020-20215-y.)

Znaczna liczba kraterów zidentyfikowanych w tym badaniu jest sklasyfikowana jako „małe” do „średnich” rozmiarów, chociaż z punktu widzenia Ziemianina są one nadal dość duże, od 1 do 100 kilometrów średnicy. Stosunkowo mały rozmiar kraterów prawdopodobnie powoduje, że nie zostały one wcześniej wykryte.

Ale program AI wykrył również znacznie większe kratery o nieregularnym kształcie, które uległy erozji – niektóre z nich miały średnicę do 550 km.

Algorytm oszacował również, kiedy powstało prawie 19 000 kraterów na podstawie ich cech, takich jak rozmiar i głębokość, oraz przypisując każdemu okres geologiczny. Kratery te obejmowały wszystkie pięć księżycowych okresów geologicznych, a niektóre sięgają wstecz około 4 miliardów lat.

Mapa wszystkich kraterów księżyca w nowiu według ich okresu geologicznego. (Zdjęcie: Chen Yang i in. / Doi:10.1038/s41467-020-20215-y.)

Zespół ma nadzieję ulepszyć algorytm wykrywania kraterów, dostarczając mu dane z niedawno wystrzelonego lądownika Chang’e 5, który niedawno przewiózł próbki księżycowe z powrotem na Ziemię .

Naukowcy chcą również dostosować i zastosować swoje podejście uczenia maszynowego do innych ciał w Układzie Słonecznym, w tym planet takich jak Mars.

„Pobieranie danych zajmuje zazwyczaj kilka minut, po których nastąpi kilka godzin przetwarzania końcowego na standardowym sprzęcie obliczeniowym” – napisali naukowcy w badaniu.

Źródła: Patrick Pester

Lunar impact crater identification and age estimation with Chang’E data by deep and transfer learning

Zdjęcia: Chen Yang et al. /doi:10.1038/s41467-020-20215-y

Tematy:
Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x