60 лет на Луне, и никто не знал где. Британские ученые с помощью ИИ нашли советский аппарат «Луна-9»
NewsMakerМашинное обучение выявило вероятные координаты «Луны-9» в Океане Бурь.
Шестьдесят лет назад советская «Луна-9» сделала то, что тогда казалось почти фантастикой: мягко села на Луну и прислала первые в истории фотографии с поверхности другого небесного тела. Ирония в том, что после этого триумфа аппарат будто растворился в лунной пыли: точное место его «последней остановки» так и не смогли уверенно назвать ни в СССР, ни позже, уже в эпоху сверхдетальной съемки с орбиты.
Проблема в том, что посадка у «Луны-9» была не из тех, что удобно наносить на карту. Капсула со сферическим корпусом, надувными амортизаторами и тормозным двигателем сначала «подпрыгнула» и прокатилась по району Океана Бурь (Oceanus Procellarum), а уже потом раскрыла четыре лепесткообразные панели и стабилизировалась. Старые расчеты координат, опубликованные в советской прессе, имели слишком большую погрешность, поэтому реальная точка могла оказаться в десятках километров от ожидаемой.
Команда из Университетского колледжа Лондона под руководством Льюиса Пино (Lewis J. Pinault) решила подойти к этому как к «холодному делу», но с инструментами XXI века. Они разработали специализированный алгоритм машинного обучения, который прогоняет через себя тысячи снимков поверхности Луны, сделанных камерой LROC на борту NASA Lunar Reconnaissance Orbiter. Идея простая: человеческий взгляд легко пропускает крошечные, малоконтрастные «неестественные» детали на фоне камней, теней и кратеров, а вот обученная модель может вычленять такие сигналы системно и терпеливо.
Алгоритм назвали YOLO-ETA, расшифровка звучит почти как шутка: You Only Look Once – Extraterrestrial Artefact, то есть «смотришь один раз – внеземной артефакт». По сути это компактная система компьютерного зрения, адаптированная для поиска следов человеческой техники на лунных снимках высокого разрешения. Ее натренировали на известных посадочных площадках «Аполлонов», а затем проверили на данных, которых модель раньше не видела. В статье авторы пишут, что на таких тестах она показала сбалансированную точность и полноту (F1 около 0,60) и в среднем около 80% уверенности в обнаружениях посадочных модулей, а также корректно локализовала советскую «Луну-16».
Шестьдесят лет назад советская «Луна-9» сделала то, что тогда казалось почти фантастикой: мягко села на Луну и прислала первые в истории фотографии с поверхности другого небесного тела. Ирония в том, что после этого триумфа аппарат будто растворился в лунной пыли: точное место его «последней остановки» так и не смогли уверенно назвать ни в СССР, ни позже, уже в эпоху сверхдетальной съемки с орбиты.
Проблема в том, что посадка у «Луны-9» была не из тех, что удобно наносить на карту. Капсула со сферическим корпусом, надувными амортизаторами и тормозным двигателем сначала «подпрыгнула» и прокатилась по району Океана Бурь (Oceanus Procellarum), а уже потом раскрыла четыре лепесткообразные панели и стабилизировалась. Старые расчеты координат, опубликованные в советской прессе, имели слишком большую погрешность, поэтому реальная точка могла оказаться в десятках километров от ожидаемой.
Команда из Университетского колледжа Лондона под руководством Льюиса Пино (Lewis J. Pinault) решила подойти к этому как к «холодному делу», но с инструментами XXI века. Они разработали специализированный алгоритм машинного обучения, который прогоняет через себя тысячи снимков поверхности Луны, сделанных камерой LROC на борту NASA Lunar Reconnaissance Orbiter. Идея простая: человеческий взгляд легко пропускает крошечные, малоконтрастные «неестественные» детали на фоне камней, теней и кратеров, а вот обученная модель может вычленять такие сигналы системно и терпеливо.
Алгоритм назвали YOLO-ETA, расшифровка звучит почти как шутка: You Only Look Once – Extraterrestrial Artefact, то есть «смотришь один раз – внеземной артефакт». По сути это компактная система компьютерного зрения, адаптированная для поиска следов человеческой техники на лунных снимках высокого разрешения. Ее натренировали на известных посадочных площадках «Аполлонов», а затем проверили на данных, которых модель раньше не видела. В статье авторы пишут, что на таких тестах она показала сбалансированную точность и полноту (F1 около 0,60) и в среднем около 80% уверенности в обнаружениях посадочных модулей, а также корректно локализовала советскую «Луну-16».