Il Modello AI ESSA Rivela Ingressi Nascosti di Cave Lunari per Missioni Future
Un scienziato britannico ha applicato un modello di intelligenza artificiale di deep learning, noto come ESSA, a immagini estese della superficie della Luna, scoprendo potenziali ingressi di caverne precedentemente non rilevati dai metodi di osservazione convenzionali.Queste formazioni, che appaiono come pozzetti e aperture in immagini orbitali, potrebbero fungere da rifugi naturali per future missioni lunari.
Le posizioni identificate potrebbero ospitare ghiaccio d'acqua, una risorsa critica per sostenere la vita umana e supportare la produzione di carburante per esplorazioni prolungate.Sfruttando la tecnologia AI, i ricercatori sono in grado di accelerare l'identificazione di siti idonei per stabilire basi umane sulla Luna, offrendo nuove possibilità per l'abitazione a lungo termine e lo studio scientifico.
Universe Today
Il modello ESSA-AI ha identificato due ingressi potenziali specifici sulla Luna.Il primo si trova nella regione delle Colline di Marius Meridionali, mentre il secondo si trova vicino al Polo Nord lunare.Entrambi i siti si ritiene siano collegati a tubi lavici sotterranei, formazioni geologiche che potrebbero fornire protezione naturale contro le radiazioni cosmiche e gli impatti di micrometeoriti.
Questi risultati sono significativi perché tali tubi lavici potrebbero fungere da ambienti più sicuri per gli esploratori umani, riducendo l'esposizione ai pericoli che altrimenti rappresenterebbero seri rischi sulla superficie lunare.La scoperta di questi due ingressi rappresenta un passo importante nella pianificazione di habitat lunari sicuri e sostenibili per future missioni.
Sebbene la scansione iniziale utilizzando ESSA abbia coperto solo circa lo 0,23% dei mari lunari, i risultati suggeriscono che potrebbero esistere molti altri potenziali ingressi di caverne sulla superficie lunare.Gli esperti sottolineano che ogni nuovo ingresso potrebbe offrire posizioni preziose per la costruzione di habitat, fornendo schermatura naturale dai pericoli ambientali.
La presenza di ghiaccio d'acqua all'interno di queste formazioni potrebbe supportare i sistemi di supporto vitale e la produzione di carburante, elementi cruciali per soggiorni lunari prolungati.Queste prime scoperte evidenziano anche l'utilità dell'AI nel guidare le priorità di esplorazione e informare decisioni strategiche su dove stabilire basi permanenti o semi-permanenti sulla Luna.
Guardando al futuro, gli scienziati intendono estendere la scansione assistita da AI a porzioni più ampie della superficie lunare, cercando ulteriori ingressi di caverne che potrebbero supportare l'attività umana.Questa ricerca ampliata aiuterà i pianificatori delle missioni a identificare le posizioni più adatte per stabilire basi lunari, ottimizzando sia la sicurezza che la disponibilità delle risorse.
Mappando le caratteristiche sotterranee con maggiore precisione, i ricercatori sperano di ottenere una comprensione più completa della geologia della Luna e delle risorse potenziali.Questi sforzi dovrebbero contribuire in modo significativo alla fattibilità dell'esplorazione umana a lungo termine e aprire la strada a insediamenti lunari sostenibili e pianificati strategicamente.
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