През 1966 г. съветската сонда „Луна 9“ влезе в историята като първият космически кораб, осъществил меко кацане на Луната. Въпреки успеха си в предаването на първите снимки от лунната повърхност, точното място на нейното окончателно кацане остава загадка в продължение на 60 години поради нестабилното ѝ кацане и остарелите данни за проследяването ѝ.

Екип от Университетския колеж в Лондон, воден от Луис Пино, се обърна към изкуствения интелект, за да разреши неразрешения случай и да потърси „Луна 9“. За целта те създадоха специализиран алгоритъм за машинно обучение, който да сканира хиляди изображения на лунната повърхност, заснети от лунния разузнавателен орбитер на НАСА.

Програмата е наречена подходящо YOLO-ETA – съкращение от „You Only Look Once – Extraterrestrial Artifact”. Тя е специално проектирана да идентифицира изкуствени обекти в лунни изображения с висока разделителна способност. Алгоритъмът помогна да се определят потенциалните местоположения.

"Обучен на базата на данни от мястото на кацане на Аполо, YOLO-ETA постигна балансирана прецизност-възстановяване (F1 ≈ 0,60) и 80% средна степен на достоверност при откриването на кацащи апарати в непознати досега изображения и правилно локализира космическия кораб "Луна 16", пишат изследователите в научната статия.

През 1966 г. сондата използваше уникална система за кацане, която включваше сферична капсула, надуваеми амортисьори и спирачен двигател, което я накара да подскача по Oceanus Procellarum, преди да се установи върху четири панела с форма на венчелистчета.

Въпреки че е известна с това, че е предала първите изображения от лунната повърхност по време на тридневния си живот, хаотичният характер на пристигането ѝ е запазил точното ѝ местоположение в тайна в продължение на десетилетия. Въпреки че лунният разузнавателен орбитер на НАСА заснема подробно повърхността на Луната от 2009 г. насам, "Луна 9" остава скрита поради отклонението си от първоначалните координати за кацане.

За да разрешат този проблем, изследователите разработиха YOLO-ETA, високоточен алгоритъм за машинно обучение, който открива фини изкуствени смущения в лунната почва, които човешкото око може да пропусне.

YOLO-ETA знае точно как изглежда нещо неестествено на Луната. Тя разпознава специфичния начин, по който изкуствен метален обект хвърля сянка върху базалтова скала, и уникалните модели на разровена почва, оставени от двигател от 60-те години на миналия век.

След като успешно идентифицира други известни обекти, като "Луна 16", изкуственият интелект сканира площ от 25 квадратни километра от съветската зона на кацане, стеснявайки търсенето до няколко места с висока вероятност, където вероятно се намират 60-годишните останки.

За да разкрият тайната около мястото, където се намира "Луна 9", изследователите се надяват на потвърждение от орбита с висока разделителна способност. Орбиталният апарат Chandrayaan-2, който се намира в лунна орбита от 2019 г., остава ключов актив в това търсене. През март 2026 г. индийският орбитален апарат Chandrayaan-2 трябва да извърши серия от ниски прелитания над спорните координати. Неговите усъвършенствани камери могат да осигурят необходимата яснота за проверка на „изкуствените нарушения на почвата“, идентифицирани от алгоритъма YOLO-ETA.

Ако забележи четирите антени с форма на венчелистчета на капсулата „Луна 9“, шестдесетгодишният неразрешен случай ще бъде официално приключен. Това проучване доказва, че компактните модели за машинно обучение могат ефективно да автоматизират търсенето на исторически артефакти и управлението на повърхностни активи в бъдещи лунни проучвания.

Снимка: Pexels/Wikimedia Commons PD and NASA/GSFC/ASU)

Виж още: Откриха протеин, който обръща процеса на стареене на мозъка - засега само в лабораторни условия