最新科技消息 【我国科学家利用AI破译月球背面化学密码】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。网页链接
