Image

На Луне выделены аномальные области

Нейронная сеть помогла российским ученым обнаружить аномалии на Луне

Новый подход к выделению масконов, аномальных участков Луны, с применением искусственного интеллекта разработали геофизики МГУ. Результаты опубликованы в журнале «Геофизика».

На Луне выделены аномальные области

тестовый баннер под заглавное изображение

Справка «МК». Маскон (от англ. mass concentration — «концентрация массы») — это регион литосферы планеты или спутника, вызывающий положительную гравитационную аномалию. Наиболее известны лунные масконы, которые были обнаружены по возмущениям в движениях искусственных спутников Луны.

Впервые аномальные области, пролетая над которыми, спутники сильно отклонялись от расчетных орбит, были выделены в гравитационном поле нашего естественного спутника еще в 1968 году. Им дали термин «масконы» и предположили, что эти участки связаны с областями повышенной плотности (концентрациями масс), расположенными в пределах лунной коры. Эти особо плотные участки и образуют высокоамплитудные аномалии поля, которые сбивают с пути автоматические земные спутники. Размеры таких областей могут достигать тысячи километров.

Природа масконов, несмотря на то, что их обнаружили почти 60 лет назад, до сих пор до конца не изучена. В частности, ученым непонятно, почему таких же протяженных участков нет на Земле? Чтобы поближе подобраться к правильному выводу, ученые геологического факультета в сотрудничестве с сотрудниками факультета космических исследований МГУ разработали новый подход поиска и выделения аномальных зон в строении лунной коры. При помощи нейросети, заранее обученной местам нахождения уже открытых масконов, исследователи разработали математический алгоритм, который стал предсказывать местонахождение новых редких участков с повышенной гравитацией на Луне.

В результате анализа результатов, полученных при помощи искусственного интеллекта, ученые подтвердили присутствие более 90% известных по литературным данным масконов, а также выявили 20 новых «странных» областей.

Эти знания важны для изучения строения Луны, особенно в преддверии высадки на нее космонавтов после 2030 года. Масконы могут нарушать работу не только спутников, но и мешать жизнедеятельности людей на поверхности Селены, поскольку гравитационно усиленные участки смогут, теоретически, влиять на лунную систему навигации.

Источник: www.mk.ru

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых