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Utilizzando le nuove tecniche informatiche delle reti neurali profonde, un team di ricercatori ha identificato altri 109.956 nuovi crateri sulla Luna. Si tratta di un numero enorme.
109.956 crateri: un numero almeno 12 volte più grande dei crateri identificati. Di tutti i crateri riconosciuti in questo nuovo studio, 18.996 sarebbero più grandi di 8 km. I ricercatori hanno utilizzato anche i dati della sonda cinese Chang’E. Lo studio è stato pubblicato su Nature Communications.
Se l’operazione viene fatta da un essere umano: troppo tempo
Il problema nell’identificare i crateri sulla Luna sta nel fatto che possono sovrapporsi l’uno sull’altro più volte. Ed erodersi con il passare del tempo, anche se l’erosione non avviene così come succede sulla Terra. La Terra è, infatti, un pianeta molto più vivo, dove i crateri possono letteralmente scomparire.
L’individuazione e quindi la datazione dei crateri sulla Luna, può diventare molto difficile. Anche perché, se l’operazione viene fatta da un essere umano, può portare via tantissimo tempo.
Deep neural network: intelligenza artificiale
Proprio per questo Chen Yang, ricercatore dell’Università Jilin, in Cina, insieme ai colleghi hanno pensato di utilizzare una tecnica di apprendimento automatico. Addestrando, infatti, una rete neurale profonda, deep neural network, con i dati già conosciuti relativi a migliaia di crateri lunari già identificati prima.
Grazie a questi dati, i ricercatori hanno creato un nuovo algoritmo, capace di trovarli da solo ed è stato proprio grazie a questo che sono stati scoperti quasi 110.000 crateri aggiuntivi. Un numero non indifferente che mostra, tra le altre cose, come la Luna sia stata continuamente bombardata da asteroidi di ogni tipo e dimensione nel suo passato.
Il prossimo passo Marte
La maggior parte dei crateri nuovi ha un diametro che va da 1 a 100 km, mentre il più grande ha un diametro di 550 km.
Dei quasi 110.000 individuati, l’algoritmo è riuscito a datare quasi 19.000 di essi. La datazione è stata possibile grazie all’analisi di varie caratteristiche, tra cui la dimensione e la profondità del cratere. Alcuni di questi sono stati creati da impatti avvenuti anche più di 4 miliardi di anni fa.
Ora i ricercatori vogliono usare questo stesso approccio di “apprendimento automatico” anche su altri corpi del sistema solare, in primis Marte.
