Les scientifiques, en utilisant des données sur 7895 cratères précédemment identifiés et 1411 cratères datés, ont pu appliquer l’apprentissage automatique pour former un réseau neuronal profond. Avec les informations des premier et deuxième orbiteurs lunaires chinois – Chang’e 1 et Chang’e 2 – le réseau a identifié 109 956 nouveaux cratères. Les deux engins spatiaux sans pilote ont été lancés en 2007 et 2010, respectivement.
« Les cratères d’impact (sont) les caractéristiques les plus diagnostiques de la surface lunaire. Cela contraste fortement avec la surface de la Terre. Il est très difficile de retracer l’histoire de l’impact de la Terre par les astéroïdes et les comètes au cours des 4 derniers milliards d’années, « a déclaré l’auteur de l’étude Chen Yang, du College of Earth Sciences de l’Université de Jilin et du Key Laboratory of Lunar and Deep Space Exploration de l’Académie chinoise des sciences.
« La Terre et la Lune ont été frappées par la même population d’impacteur au fil du temps, mais les grands cratères lunaires ont connu une dégradation limitée sur des milliards d’années. Par conséquent, les cratères d’impact lunaire peuvent retracer l’évolution de la Terre », a-t-elle déclaré par courrier électronique.
Les cratères sur la lune manquent d’eau, d’atmosphère et d’activité des plaques tectoniques – trois forces qui érodent la surface de la Terre, ce qui signifie que tous les impacts de météores, sauf les plus récents, ne sont pas visibles.
Cette dernière étude n’est pas la première à déployer l’apprentissage automatique pour détecter les cratères lunaires, a déclaré Mohamad Ali-Dib de l’Institut de recherche sur les exoplanètes de l’Université de Montréal.
« L’apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter les cratères sur la lune », a-t-il déclaré par e-mail. Les cratères sont «une fenêtre sur l’histoire dynamique du système solaire.