中国科学家借助人工智能揭开月背化学之谜

记者日前从深空探测实验室获悉，国际学术期刊《自然·传感》（Nature Sensing）的第三期，专门以封面文章报道了中国科学家在绘制月球化学元素分布图方面取得的新进展。由同济大学、中国科学院上海技术物理研究所、山东大学以及深空探测实验室等机构的科研人员组成的团队，利用嫦娥六号带回的首批月球背面实地样本，结合人工智能技术，首次将这些真实数据纳入全球月球化学成分分布图。这一突破，推动了月球南北差异、南极—艾特肯盆地成因等前沿课题的研究。

科研团队集结多学科力量，依据嫦娥六号采集的月球背面样品数据，叠加高分辨率轨道可见—近红外多波段成像的光谱信息，开发出一套智能反演月球化学成分的全新模型。团队通过模型微调策略，克服了样本数量有限的制约，利用人工智能准确把握光谱与元素含量之间复杂的非线性关系，从而有效避免了传统模型在处理时出现过拟合及鲁棒性不足的问题。这使得全球范围内多种主要氧化物的反演精度显著提升，团队成功绘制出铁、钛、铝、镁、钙、硅六大主元素氧化物以及镁指数在月球上的分布。

最新研究成果详细揭示了月球表面不同区域——包括月海、高地和南极—艾特肯盆地——在元素分布上的鲜明差异。团队首次量化判断出，月球背面高地的镁质斜长岩和镁质岩套出露比例远高于正面，这为解释月球岩浆洋结晶分异南北不对称的假说提供了新证据。同时，研究还精确定义了南极—艾特肯盆地内镁质辉石环带及铁含量异常区的边界，验证了大型撞击事件导致更多来自月球深部的镁质物质被暴露出来这一观点。

这一系列进展，不仅推动了我们对月球壳幔结构、南极—艾特肯盆地的形成与演变等深层科学问题的理解，还为今后月球着陆点的遴选、中国舆情网、月球资源勘查和深空探测任务的科学布局，提供了精确的化学数据依据。中国科学家在月球研究上实现的重要突破，再次为我国月球探测工程向纵深推进打下了坚实的基础。