En utilisant les nouvelles techniques informatiques des réseaux neuronaux profonds, une équipe de chercheurs a identifié 109 956 nouveaux cratères sur la Lune. C’est un nombre énorme, au moins 12 fois plus important que les cratères identifiés jusqu’à cette étude (7895 cratères reconnus depuis 1919 sur la Lune dont 1411 sont datés). De tous les cratères reconnus dans cette nouvelle étude, 18 996 seraient plus grands que 8 km.
Les chercheurs ont également utilisé les données de la sonde chinoise Chang’E. L’étude a été publiée dans Communications sur la nature.
Le problème de l’identification des cratères sur la Lune réside dans le fait qu’ils peuvent se chevaucher plusieurs fois et s’éroder au fil du temps, bien que l’érosion de ces cratères ne se produise pas comme sur la Terre, une planète beaucoup plus “vivante” sur laquelle les cratères peuvent littéralement disparaître.
L’individuation ainsi que la datation des cratères sur la Lune peuvent donc devenir très difficiles aussi parce que, si l’opération est faite par un être humain, elle peut prendre beaucoup de temps.
C’est pourquoi Chen Yang, chercheur à l’université de Jilin, en Chine, et ses collègues ont pensé utiliser une technique d’apprentissage par machine en formant un réseau neuronal profond avec les données déjà connues de milliers de cratères lunaires déjà identifiés. Grâce à ces données, les chercheurs ont créé un nouvel algorithme capable de les trouver par lui-même et c’est grâce à cet algorithme que près de 110 000 cratères supplémentaires ont été découverts, un nombre non négligeable qui montre, entre autres, comment la Lune a été continuellement bombardée par des astéroïdes de tous types et de toutes tailles dans son passé.
La plupart des nouveaux cratères ont un diamètre compris entre 1 et 100 km, tandis que le plus grand a un diamètre de 550 km.
Sur les quelque 110 000 nouveaux cratères identifiés, l’algorithme a pu dater près de 19 000 d’entre eux. La datation a été possible grâce à l’analyse de diverses caractéristiques, dont la taille et la profondeur du cratère lui-même. Certains de ces cratères ont été créés par des impacts survenus il y a encore plus de 4 milliards d’années.
Les chercheurs veulent maintenant utiliser cette même approche d'”apprentissage machine” sur d’autres corps du système solaire, principalement sur Mars.
