นักวิจัยกำลังดำเนินการค้นหาตำแหน่งของยานสำรวจ Luna 9 ของโซเวียต ซึ่งเป็นยานอวกาศลำแรกที่ลงจอดอย่างนุ่มนวลบนดวงจันทร์เมื่อวันที่ 3 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2509 หลังจากไม่แน่ใจมานานหกทศวรรษเกี่ยวกับตำแหน่งที่แน่นอนบนพื้นผิวดวงจันทร์ ทีมอิสระระบุผู้สมัครที่มีศักยภาพสำหรับสถานที่พักผ่อนของโมดูลโดยใช้รูปภาพจากยานอวกาศ Lunar Reconnaissance Orbiter ของ NASA และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การยืนยันขั้นสุดท้ายอาจเกิดขึ้นเร็วๆ นี้กับการสังเกตวงโคจรใหม่
Luna 9 ถือเป็นก้าวสำคัญในการสำรวจอวกาศด้วยการส่งภาพถ่ายแรกของพื้นผิวดวงจันทร์ที่ถ่ายโดยวัตถุของมนุษย์ ยานลงจอดมีลักษณะเป็นทรงกลมและติดตั้งโช้คอัพแบบพองได้ กระเด้งหลายครั้งก่อนจะทรงตัวและเปิดแผงคล้ายกลีบดอกไม้เพื่อทำงาน ภารกิจนี้กินเวลาไม่กี่วันจนกระทั่งสูญเสียการติดต่อ แต่ข้อมูลที่ส่งไปได้ปฏิวัติความเข้าใจเกี่ยวกับดาวเทียมธรรมชาติ
นักวิทยาศาสตร์สองกลุ่มได้ข้อสรุปที่แตกต่างกันเกี่ยวกับตำแหน่งของยานสำรวจ ทีมที่นำโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยคอลเลจลอนดอนได้ใช้แบบจำลองการตรวจจับวัตถุเทียมในพื้นที่ขนาด 5 กม. x 5 กม. ใกล้กับพิกัดทางประวัติศาสตร์ อัลกอริธึมที่ได้รับการฝึกฝนด้วยรูปภาพของจุดลงจอดของอพอลโล ได้ระบุโครงสร้างที่โดดเด่นที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในภารกิจ
ตำแหน่งที่ระบุอยู่ใกล้กับ 7.03° N และ -64.33° E ซึ่งการวิเคราะห์ภูมิประเทศบ่งชี้ว่าเข้ากันได้กับขอบฟ้าราบที่บันทึกไว้ในภาพพาโนรามาของ Luna 9 เอง วัตถุประดิษฐ์ที่ตรวจพบจะแสดงการเกิดซ้ำในสภาพแสงที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นการเสริมสมมติฐาน
อีกแนวทางหนึ่งที่พัฒนาโดยผู้เชี่ยวชาญชาวรัสเซียและญี่ปุ่น คือการพิจารณาคุณลักษณะของขอบฟ้าในภาพต้นฉบับของยานสำรวจ พวกเขาปรับพิกัดตามหลุมอุกกาบาตและภาพนูนต่ำนูนสูงที่เห็นได้ในภาพถ่ายปี 1966 ส่งผลให้ตำแหน่งอยู่ห่างจากที่เผยแพร่ครั้งแรกโดยปราฟดาในปี 1966 ประมาณ 25 กม. ความคลาดเคลื่อนระหว่างผู้สมัครทำให้การอภิปรายเปิดกว้างระหว่างทีม
วิธีการลงจอดที่แปลกประหลาดของ Luna 9 มีส่วนทำให้การค้นหามันยากในอดีต แคปซูลถูกปล่อยจากที่สูงและเด้งกลับเนื่องจากโช้คอัพ ในขณะที่เวทีล่องเรือชนแยกกัน การคำนวณที่ไม่ถูกต้องตั้งแต่สมัยโซเวียตได้ขยายพื้นที่ค้นหาเป็นสิบกิโลเมตรในโอเชียนัส โปรเซลลารัม ซึ่งเป็นบริเวณใกล้กับปล่องภูเขาไฟไรเนอร์และมาริอุส
ก้าวหน้าด้วยปัญญาประดิษฐ์
การใช้ AI แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการค้นหา อัลกอริธึม YOLO-ETA ประมวลผลภาพ NASA หลายร้อยภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยแยกความผิดปกติที่อัลกอริธึมแบบเดิมพลาดไป แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลจากภารกิจของ Apollo และมีความแม่นยำที่สมดุลและระบุผู้สมัครได้ด้วยความมั่นใจสูง
การตรวจจับรวมถึงวัตถุรูปทรงเรขาคณิตสีเข้มที่แตกต่างจากการก่อตัวตามธรรมชาติ นักวิจัยตรวจสอบผลการค้นพบด้วยการวิเคราะห์ด้วยตนเองและการเปรียบเทียบภูมิประเทศ แนวทางนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการจัดทำรายการสิ่งประดิษฐ์ของมนุษย์บนดวงจันทร์ในภารกิจในอนาคต
ความพยายามร่วมกันระหว่างประเทศ
ทีมงานจากประเทศต่างๆ มีส่วนทำให้เกิดความก้าวหน้า นักวิจัยชาวอังกฤษ ญี่ปุ่น และรัสเซียได้รวมการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับข่าวกรองโอเพ่นซอร์ส ผู้เชี่ยวชาญชาวรัสเซียวิเคราะห์ลักษณะขอบฟ้าด้วยตนเองเพื่อปรับแต่งพิกัด
การทำงานร่วมกันเน้นย้ำถึงความสำคัญของข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน รูปภาพจากยานอวกาศ เช่น Lunar Reconnaissance Orbiter ซึ่งใช้งานมาตั้งแต่ปี 2009 ใช้เป็นพื้นฐานหลัก วิธีการบูรณาการช่วยเร่งการไขปริศนาแห่งยุคการแข่งขันในอวกาศ
ขั้นตอนถัดไปสำหรับการยืนยัน
ข้อสังเกตเพิ่มเติมควรแก้ไขความคลาดเคลื่อน ยานสำรวจ Chandrayaan-2 ของอินเดียวางแผนที่จะบินเหนือพื้นที่ผู้สมัครในเดือนมีนาคม พ.ศ. 2569 ด้วยกล้องความละเอียดสูง รูปภาพที่มีรายละเอียดมากขึ้นจะช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบวัตถุที่ตรวจพบได้
หากได้รับการยืนยัน การค้นพบนี้จะกู้คืนสิ่งประดิษฐ์ทางประวัติศาสตร์ที่สำคัญได้ ตำแหน่งที่แน่นอนของ Luna 9 จะช่วยเพิ่มบันทึกการสำรวจดวงจันทร์ในยุคแรกๆ ทีมงานรอข้อมูลเพื่อตรวจสอบสมมติฐานปัจจุบัน
ภารกิจมรดกของ Luna 9
ยานสำรวจของโซเวียตปูทางไปสู่ความก้าวหน้าในการสำรวจดวงจันทร์ในภายหลัง ความสำเร็จในปี 1966 เป็นแรงบันดาลใจให้กับภารกิจที่ทำแผนที่ดวงจันทร์อย่างละเอียด ปัจจุบัน ความพยายามในการค้นหาตำแหน่งดังกล่าวเป็นสัญลักษณ์ของความเพียรพยายามทางวิทยาศาสตร์ในการไขอดีตของมนุษยชาติในอวกาศ
ความสนใจที่เกิดขึ้นใหม่สะท้อนให้เห็นถึงการพัฒนาทางเทคโนโลยีที่มีอยู่ อัลกอริธึมสมัยใหม่เอาชนะข้อจำกัดที่มีมานานหลายทศวรรษ การค้นหา Luna 9 เป็นตัวอย่างว่าเครื่องมือในปัจจุบันช่วยเหลือสถานที่สำคัญทางประวัติศาสตร์ได้อย่างไร
ความละเอียดอาจจะมาเร็ว ๆ นี้ ภาพที่ค้างอยู่จะทำให้ทราบตำแหน่งของยานอวกาศลำแรกที่ลงจอดอย่างนุ่มนวลบนเทห์ฟากฟ้าอื่นได้อย่างชัดเจน