新的人工智能分析表明历史悠久的 Luna 9 号探测器在月球表面的可能位置

由于现代数据处理技术的使用，围绕第一艘在月球上软着陆的航天器的最终安息地的谜团似乎已接近明确的解决方案。研究人员将先进的人工智能算法应用于高分辨率轨道图像，试图确定苏联探测器的确切位置，该探测器于 1966 年 2 月降落在天然卫星上，并通过发送第一张月球表面照片彻底改变了太空探索。

这个历史性的任务只运行了几天就失去了联系，其确切位置在六年内仍然未知。独立科学团队现在正在利用美国宇航局月球勘测轨道飞行器捕获的视觉数据，结合经过训练以区分人类人工制品和自然地质构造的机器学习模型，精确定位大洋洲 Procellarum 区域的有希望的坐标。

发现坐标差异

不同的科学家小组对于该模块的位置得出了不同的结论，这使得学术争论变得激烈，并证明了跟踪月球上小物体的复杂性。伦敦大学学院领导的团队使用人工物体检测模型，用阿波罗登陆点的图像进行训练，扫描了大约 25 平方公里的搜索区域。

由俄罗斯和日本专家领导的另一项调查重点是对 1966 年原始全景照片中可见的地平线特征与卫星绘制的当前地形进行详细比较。这种方法导致的位置与英国研究人员估计的位置相差约 25 公里，这表明苏联时代对探测器充气减震器的下降轨迹和弹跳的计算当时可能不准确。

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空间搜索技术应用

新扫描中使用的算法被称为 YOLO-ETA，它处理了数百张图像，以隔离与普通岩石或陨石坑不对应的几何物体和阴影图案。自动检测使研究人员能够以传统人类观察不可能的效率过滤卫星表面的大片区域，识别出很有可能是任务组件的候选者，例如球形胶囊和花瓣形面板。

这些假设的最终视觉确认取决于计划于今年晚些时候进行的新轨道观测。印度探测器月船二号预计将于三月在候选区域进行战略飞越，使用高分辨率相机尝试拍摄模块并验证搜索中应用的数学模型，从而挽救太空竞赛历史上的重要篇章。