O navă spațială sovietică ar fi fost regăsită după 60 de ani de la dispariție

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne in Discover

Astronomii cred că ar fi identificat locul în care se „odihnește” nava spațială Luna 9, de fabricație sovietică, dispărută după aselenizarea din 3 februarie 1966.

Uniunea Sovietică a lansat nava spațială Luna 9 pe 31 ianuarie 1966, cu o rachetă Molniya-M. Deși alte sonde ajunseseră deja pe Lună, Luna 2 fiind prima care a lovit suprafața, Luna 9 a intrat în istorie drept prima misiune care a realizat o aselenizare lină pe un alt corp ceresc. În apropierea suprafeței, nava a eliberat o capsulă de aterizare, apoi s-a îndepărtat și s-a prăbușit controlat pe Lună.

Capsula a ricoșat de câteva ori înainte de a se stabiliza și a-și deschide patru panouri asemănătoare unor petale, pentru a-și asigura echilibrul. Apoi, folosind o cameră TV și un sistem cu oglindă rotativă, a transmis primele imagini realizate vreodată de pe suprafața unui alt corp ceresc decât Pământul. Sonda a funcționat timp de trei zile, până la epuizarea bateriilor, moment în care legătura cu Terra s-a întrerupt. Deși misiunea nu a inclus multe experimente, impactul ei a fost major.

„A fost prima aselenizare lină din istorie pe un alt corp ceresc. A deschis drumul misiunilor cu echipaj uman spre Lună, eliminând temerile că suprafața ar putea fi un nisip mișcător periculos”, explică Agenția Spațială Europeană (ESA).

Ce s-a întâmplat cu nava spațială Luna 9?

După aselenizare, coordonatele estimate ale locului au fost publicate în ziarul Pravda. Totuși, din cauza incertitudinilor de calcul, poziția reală ar putea fi la zeci de kilometri distanță de cea anunțată. În deceniile care au urmat, imaginile detaliate ale suprafeței selenare s-au înmulțit, însă epava istorică nu a fost identificată clar.

Camera LROC (Narrow Angle Camera) de la bordul sondei Lunar Reconnaissance Orbiter fotografiază Luna în mod constant din 2009, oferind imagini cu o rezoluție de până la 0,25 metri per pixel. Totuși, identificarea obiectelor artificiale în acest volum uriaș de date este dificilă, din cauza variațiilor de iluminare, a fundalului complex și a dimensiunii reduse a țintelor, scrie IFL Science.

Pentru a depăși aceste obstacole, cercetătorii au antrenat un algoritm de învățare automată numit YOLO-ETA (You-Only-Look-Once – Extraterrestrial Artifact), conceput să detecteze urme ale sondelor de aselenizare în imaginile LROC. După antrenare, sistemul a fost testat pe imagini necunoscute anterior, reușind să identifice cu încredere situri de aselenizare confirmate, inclusiv Luna 16.

Descoperirea încă nu este pe deplin confirmată

Ulterior, algoritmul a fost folosit pentru a căuta Luna 9. Deși rezultatul nu este definitiv, echipa consideră că a localizat un posibil sit.

Modelul a identificat un grup de artefacte candidate în apropierea coordonatelor 7,03° N, –64,33° E, care trec mai multe teste de plauzibilitate: apar recurent în imagini cu iluminări diferite, sunt dispuse la distanțe compatibile cu împrăștierea componentelor misiunii și se află într-o zonă cu topografie ce îi corespunde orizontului plat surprins în panoramele originale ale sondei.

Cercetătorii subliniază că aceasta nu este o confirmare definitivă, dar reprezintă un punct credibil pentru imagini suplimentare țintite, fie cu LROC, fie cu viitoare misiuni orbitale.

Indiferent de rezultat, studiul demonstrează că arhitecturile compacte de deep learning precum YOLO-ETA pot fi utilizate eficient dincolo de orbita terestră, facilitând inventarierea sistematică a artefactelor tehnologice de pe Lună și susținând explorarea responsabilă a celui mai apropiat vecin cosmic.

Cercetarea a fost publicată în revista npj Space Exploration.

Vă recomandăm să citiți și:

Impresionant: A fost dezvăluită cea mai clară hartă a distribuției materiei întunecate

Oamenii de știință ruși construiesc un motor cu plasmă care ar putea ajunge pe Marte în 30 de zile

O stea masivă din galaxia Andromeda ar fi dispărut fără urmă

O gaură neagră antică sfidează legile fizicii! Este aproape imposibil ritmul în care crește