我科學家用AI破譯月球背麵化學密碼
科技日報訊 (記者毛莉 通訊員王俊濤 唐怡環)記者從深空探測實驗室獲悉，科學國際學術期刊《自然·傳感》創刊第三期近日以封麵文章發表了我國科學家在繪製月球化學成分圖方麵的家用重要突破。由同濟大學、破譯中國科學院上海技術物理研究所、月球山東大學、背麵深空探測實驗室等單位科研人員組建的化學研究團隊，基於嫦娥六號任務獲取的密碼首個月球背麵樣品實測數據，建立AI(人工智能)模型，科學首次將月球背麵真值信息融入全球化學成分圖，家用深化了對月球不對稱性、破譯南極—艾特肯盆地形成演化等科學問題的月球認識。
研究團隊經多學科聯合攻關，背麵基於嫦娥六號任務獲取的化學首個月球背麵樣品實測數據，結合月球軌道高分辨率可見—近紅外多波段光譜成像數據，密碼建立了月球化學成分智能反演框架。科學基於模型微調策略，在有限樣本條件下，AI精準捕捉光譜數據與元素含量間的高度非線性關係，有效解決了傳統模型易過擬合、魯棒性不足等問題，大幅提升了全球尺度氧化物反演精度，精確重構了鐵、鈦、鋁、鎂、鈣、矽六大主量元素氧化物及鎂指數的月球分布。
該成果清晰刻畫了月球表麵月海、高地、南極—艾特肯盆地三大地球化學區的元素分布特征。研究首次定量揭示，月球背麵高地中鎂質斜長岩和鎂質岩套的出露比例明顯高於正麵，為月球岩漿洋結晶分化的不對稱性假說提供了新的實測證據。同時，研究精準劃定了南極—艾特肯盆地鎂質輝石環與鐵質異常區邊界，證實南極—艾特肯盆地撞擊事件挖掘且暴露了更廣泛的深部鎂質物質。
該研究不僅深化了人類對月球殼幔結構、南極—艾特肯盆地形成與演化等科學問題的理解，也為後續月球著陸點選擇、月球資源勘探及深空探測任務規劃提供了高精度定量化學依據。這標誌著我國在月球科學研究領域再次邁出關鍵一步，為我國月球探測工程持續推進奠定了科學基礎。
(科技日報)
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