60 лет назад на Луну села станция «Луна-9». Хотя в целом место её посадки известно, точных координат пока не знает никто. Было бы заманчиво поискать её на современных снимках высокого разрешения со спутников. Астрономы разработали алгоритм машинного обучения, позволяющий различать на поверхности «подозрительные» элементы рельефа, связанные с посадкой лунных аппаратов.
В феврале 1966 года станция «Луна-9» стала первым искусственным объектом, совершившим мягкую посадку на поверхность Луны. Станция не только успешно прилунилась в Океане Штормов (Oceanus Procellarum), но и пересылала данные на Землю. С точки зрения современных аппаратов этот манёвр выглядит ужасающе: сама станция врезалась в поверхность, но незадолго от столкновения выпустила сферическую посадочную капсулу массой около 100 килограмм и шириной 58 сантиметров, и постаралась отлететь подальше, чтобы не испортить посадочный модуль с аппаратурой. Сфера была оснащена надувными противоударными «подушками» и после нескольких прыжков по поверхности стабилизировалась, развернув четыре опорные панели. Луна-9 работала три дня, передав за это время на Землю значительный массив данных.
Однако первый успех породил первую лунную тайну. Дело в том, что точное посадочное место определить тогда по какой-то причине не получилось. Заявленные координаты, возможно, отличаются от истинной точки посадки на десятки километров. В 2009 году с камеры лунного спутника Lunar Reconnaissance Orbiter начали поступать снимки лунной поверхности высокого разрешения, и появилась надежда наконец обнаружить на них первый лунный зонд.
Астрономы представили алгоритм компьютерного зрения YOLO-ETA (You-Only-Look-Once — Extraterrestrial Artefact), адаптированный для поиска небольших элементов рельефа на снимках, которые могут быть связаны с деятельностью человека. Для Луны речь идёт, разумеется, об оставленных на поверхности за последние 60 лет лунных посадочных модулях.
Алгоритм работает как детектор объектов на спутниковых снимках. Модель YOLO-ETA обучается на снимках LROC NAC, где вручную отмечают известные места посадок. Например, это могут быть модули «Аполлонов». На снимках указывают прямоугольники вокруг аппарата и характерные следы — нарушения поверхности реголита, дорожки или тени. Обученная нейросеть осматривает новое изображение и вычисляет области с подозрительными пятнами, не похожими на естественный рельеф — по геометрии, контрасту, оттенку и пр. Она также по учебной выборке вычисляет вероятность того, что это искусственный объект. После этого срабатывания фильтруются по разным признакам и проверяются на смежных кадрах или снимках при другом освещении. Также происходит сопоставление с историческими оценками возможных траекторий и картами рельефа.
Модель можно далее протестировать, скармливая ей фотографии с известными местами посадок лунных станций, но которые не использовались при обучении. В частности, она успешно «опознала» известное место прилунения станции «Луна-16» в 1970 году.
Применение алгоритма к участку 5×5 км вокруг заявленных координат посадки «Луны-9» позволило выявить несколько перспективных участков, на которых возмущения ландшафта, видимые на снимках, совместимы с гипотезой присутствия искусственных объектов. Уверенные срабатывания зафиксированы вблизи лунных координат 7,03°N, -64,33°E. Осталось только сфотографировать эти места с особым пристрастием. Индийская станция «Чандраяан-2» в марте 2026 года будет пролетать именно над этим участком, и по её фотографиям можно будет присмотреться к участкам-кандидатам. Если одно из мест подтвердится — это будет, во-первых, триумф алгоритмов управляемого поиска на космических изображениях, а во-вторых, положит конец 60-летней лунной загадке.
Автор — Сергей Шапиро,«XX2 век». Источники.
Вам также может быть интересно: