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科学家利用AI破译月球背面化学密码

2026/03/06

文章导读
你以为人类对月球的认知已经足够清晰?但一个残酷的事实是,我们对占月球一半面积的背面,化学构成几乎一无所知,所有模型都依赖正面数据“盲猜”。科学家们尝试用遥感技术突破,却因缺乏实地“标准答案”而屡屡碰壁,尤其是南极—艾肯盆地——这个藏着月球起源秘密的关键区域,长期笼罩在数据迷雾中。直到嫦娥六号带回的“天外答案”与AI残差神经网络相遇,情况才被彻底颠覆。这套新模型不仅绘制出首张融合背面真值的全球化学地图,更揭示了一个足以改写月球演化史的惊人发现:月球南北半球的“化学成分”竟存在系统性的不对称。这个反直觉的差异,究竟指向了怎样一段被遗忘的宇宙往事?
— 内容由好学术AI分析文章内容生成,仅供参考。

解析月球表面化学元素全球分布特征,是揭示月球内部壳幔结构、岩浆演化过程与地质历史的核心途径,对理解地月系统的形成与发展具有重要科学意义。此前,月球表面元素丰度的遥感反演与制图研究,主要依赖月球近地侧采样返回任务的实测数据进行校准,导致占月球总面积近半数的月球背面长期处于“观测盲区”。由于缺乏实地采样“真值”约束,现有遥感反演模型在处理月球背面复杂地形与特殊矿物组成时存在较大偏差,尤其是月球地质特征最丰富的南极—艾肯盆地,其深部物质组成、地壳演化过程等关键科学问题,长期缺乏精准的定量数据支撑。

近日,中国科学院上海技术物理研究所等研究团队,基于嫦娥六号任务获取的首个月球背面样品实测数据,结合月球轨道高分辨率可见—近红外多波段光谱成像数据,建立了基于残差卷积神经网络的月球化学成分智能反演框架,构建出全球首套融合月球背面实地真值的高精度月球全球主要氧化物含量分布图。该研究攻克了长期以来月球背面化学成分反演缺乏实地数据约束的难题,揭示了月球南极—艾肯盆地深部物质暴露特征与月球背面地体组成规律,为深入解析月球地质演化历史、指导后续月球探测工程着陆点选择提供了高精度定量科学支撑。

研究团队经多学科联合攻关,将嫦娥六号月球背面实测“月面真值”与月球轨道高分辨率可见—近红外多波段光谱成像数据相结合,并嵌入残差卷积神经网络反演模型。基于模型微调策略,研究团队在有限样本条件下,精准捕捉光谱数据与元素含量间的高度非线性关系,有效解决了传统模型易过拟合、鲁棒性不足等问题,大幅提升了全球尺度氧化物反演精度。研究团队进一步依托“AI+遥感”技术路线,精确重构了铁、钛、铝、镁、钙、硅六大主量元素氧化物及镁指数的全球分布,清晰刻画了月球表面月海、高地、南极—艾肯盆地三大地球化学区的元素分布特征。该成果首次定量揭示了月球背面高地中,镁质斜长岩和镁质岩套的出露比例明显高于近地侧,为月球岩浆洋结晶分化的南北半球不对称性假说提供了新的实测证据,并精准划定了南极—艾肯盆地镁质辉石环与铁质异常区边界,证实南极—艾肯盆地撞击事件挖掘且暴露了更广泛的深部镁质物质。

该研究首次将月球背面实地实测数据融入全球化学制图,填补了月球背面地质研究的关键数据空白,深化了人类对月球壳幔结构、南北半球演化分异、南极—艾肯盆地形成与演化等科学问题的理解,也为后续月球着陆点选择、月球资源勘探及深空探测任务规划提供了高精度定量化学依据,为我国月球探测工程持续推进奠定了坚实的科学基础。

相关研究成果发表在《自然-传感》(Nature Sensors)上。研究工作得到国家自然科学基金委员会、中国科学院的支持。

科学家利用AI破译月球背面化学密码

新一代月表主要氧化物含量分布填图

科学家利用AI破译月球背面化学密码

月球正面与背面镁指数分布揭示其不对称性

科学家利用AI破译月球背面化学密码

嫦娥六号光谱仪仿真实验


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