Учёные из РФ нашли на Луне аномальные зоны
Учёные Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова с помощью нейросети выявили на Луне двадцать новых аномальных областей, способных влиять на траекторию движения спутников. Об этом сообщили в пресс-службе МГУ.
Ранее при запуске первых лунных искусственных спутников были зафиксированы зоны, в которых аппараты значительно отклонялись от расчётных орбит. Эти участки, достигающие до тысячи километров в диаметре, получили название «масконы» (от англ. mass concentration). Учёные предполагают, что их возникновение связано с повышенной плотностью участков лунной коры, создающей сильные аномалии гравитационного поля. Природа масконов остаётся до конца не изученной.
Как отметили в МГУ, специалисты геологического факультета совместно с коллегами из факультета космических исследований разработали новый метод выявления масконов на основе сверточной нейронной сети. Использование алгоритма позволило подтвердить более 90 % известных по литературным источникам масконов и одновременно обнаружить двадцать ранее неизвестных областей, представляющих интерес для дальнейшего изучения.
Для обучения нейросети исследователи создали модели гравитационных полей масконов. Метод с применением искусственного интеллекта также используется для автоматизации построения трёхмерной плотностной модели Луны, что упрощает анализ её внутренней структуры.
Доцент кафедры геофизических методов исследования земной коры геологического факультета МГУ Кирилл Кузнецов подчеркнул, что разработанный подход может быть применён и на Земле для геолого-геофизических исследований, включая поиск полезных ископаемых.
Ранее при запуске первых лунных искусственных спутников были зафиксированы зоны, в которых аппараты значительно отклонялись от расчётных орбит. Эти участки, достигающие до тысячи километров в диаметре, получили название «масконы» (от англ. mass concentration). Учёные предполагают, что их возникновение связано с повышенной плотностью участков лунной коры, создающей сильные аномалии гравитационного поля. Природа масконов остаётся до конца не изученной.
Как отметили в МГУ, специалисты геологического факультета совместно с коллегами из факультета космических исследований разработали новый метод выявления масконов на основе сверточной нейронной сети. Использование алгоритма позволило подтвердить более 90 % известных по литературным источникам масконов и одновременно обнаружить двадцать ранее неизвестных областей, представляющих интерес для дальнейшего изучения.
Для обучения нейросети исследователи создали модели гравитационных полей масконов. Метод с применением искусственного интеллекта также используется для автоматизации построения трёхмерной плотностной модели Луны, что упрощает анализ её внутренней структуры.
Доцент кафедры геофизических методов исследования земной коры геологического факультета МГУ Кирилл Кузнецов подчеркнул, что разработанный подход может быть применён и на Земле для геолого-геофизических исследований, включая поиск полезных ископаемых.
Читайте также:
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку
Выделите текст и нажмите Ctrl+EnterЧитайте также: