Nella grande saga dell’esplorazione spaziale, alcuni misteri resistono al tempo, avvolti nelle pieghe della storia e nelle immense distese cosmiche. Uno di questi, vecchio di sessant’anni, riguarda il luogo esatto in cui la sonda sovietica Luna 9 compì un’impresa epocale: il primo allunaggio morbido della storia. Era il 3 febbraio 1966 quando la piccola capsula sferica toccò il suolo dell’Oceanus Procellarum (Oceano delle Tempeste), inviando a Terra le prime, straordinarie immagini panoramiche dalla superficie di un altro corpo celeste. Un trionfo tecnologico che non solo dimostrò la fattibilità degli allunaggi, ma spianò la strada alle future missioni Apollo. Tuttavia, nonostante la sua importanza storica, la posizione precisa di Luna 9 è rimasta un enigma… fino ad oggi.
La Fusione tra Archeologia Spaziale e Intelligenza Artificiale
Un team internazionale di ricercatori, guidato da Lewis Pinault dell’University College di Londra, ha impresso una svolta decisiva a questa caccia al tesoro cosmica, come dettagliato in uno studio pubblicato sulla prestigiosa rivista npj Space Exploration. La chiave di volta? Un sofisticato algoritmo di intelligenza artificiale, battezzato con l’evocativo nome di YOLO-ETA (You-Only-Look-Once—Extraterrestrial Artifact). Questo strumento di machine learning è stato meticolosamente addestrato a diventare un vero e proprio segugio di artefatti extraterrestri.
Per “educare” l’algoritmo, gli scienziati gli hanno fornito immagini ad alta risoluzione dei siti di allunaggio delle missioni Apollo, catturate dal Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) della NASA, in orbita attorno alla Luna dal 2009. In questo modo, YOLO-ETA ha imparato a riconoscere le firme visive lasciate da un lander: le sottili alterazioni del suolo, le ombre anomale e le forme non naturali che tradiscono la presenza di un oggetto di fabbricazione umana in un paesaggio altrimenti dominato dalla geologia lunare. La validità del sistema è stata poi confermata testandolo su siti noti, come quello della sonda sovietica Luna 16, dove ha dimostrato un’elevata affidabilità nell’identificazione.
Restringere il Campo: a Caccia di Luna 9
Forte di questo addestramento, il team ha scatenato YOLO-ETA su una regione di 5 chilometri quadrati, l’area di incertezza attorno alle coordinate originali pubblicate dal quotidiano sovietico Pravda poco dopo l’allunaggio del 1966. Per decenni, queste coordinate si sono rivelate troppo imprecise per permettere agli astronomi di individuare la piccola sonda (un diametro di appena 58 centimetri) nelle immagini orbitali. L’algoritmo, però, ha analizzato le immagini dell’LRO con una precisione sovrumana, identificando diversi siti candidati che mostrano perturbazioni del suolo compatibili con l’impatto e l’atterraggio di un lander. In particolare, uno di questi siti ha rivelato un cluster di oggetti che l’algoritmo ha ripetutamente segnalato, anche in immagini scattate con condizioni di luce differenti, un forte indicatore della loro natura artificiale. L’analisi del terreno e del profilo dell’orizzonte in queste immagini orbitali sembra inoltre coerente con le fotografie panoramiche inviate da Luna 9 stessa, rafforzando ulteriormente l’ipotesi.
La Prova del Nove: L’Occhio di Chandrayaan-2
La parola fine su questo mistero potrebbe essere scritta molto presto. La comunità scientifica attende con trepidazione il mese di marzo, quando la sonda indiana Chandrayaan-2 sorvolerà la regione identificata. L’orbiter dell’ISRO (Indian Space Research Organisation) è equipaggiato con una fotocamera ad altissima risoluzione (OHRC – Orbiter High-Resolution Camera), capace di un dettaglio ancora maggiore rispetto a quella dell’LRO della NASA, con una risoluzione che può arrivare a 25 centimetri per pixel. Questo livello di precisione potrebbe essere sufficiente per distinguere in modo inequivocabile i resti della sonda Luna 9, forse persino le sue caratteristiche “a petalo” che si aprirono dopo l’atterraggio.
È interessante notare che un’altra ricerca indipendente, condotta dal comunicatore scientifico Vitaly Egorov attraverso un progetto di crowdsourcing, ha identificato un altro potenziale sito. Tuttavia, le due posizioni sono distanti diversi chilometri, evidenziando la complessità della ricerca. La mappatura di Chandrayaan-2 sarà quindi cruciale per dirimere la questione.
Oltre il Mistero: L’Importanza di un Catalogo Lunare
Come sottolinea Lewis Pinault, la localizzazione di Luna 9 non è solo la soluzione di un affascinante enigma della Guerra Fredda. “Le attività robotiche e umane sulla Luna sono ora destinate a intensificarsi drasticamente, eppure non abbiamo ancora un catalogo sistematico o un mezzo per catalogare i nostri artefatti e detriti“, afferma il ricercatore. L’impiego di tecnologie di intelligenza artificiale come YOLO-ETA apre la strada a una nuova era dell’archeologia spaziale.
In un futuro di rinnovato interesse per la Luna, con missioni commerciali e statali sempre più frequenti, diventa fondamentale:
- Mappare e catalogare tutti gli oggetti artificiali presenti sulla superficie lunare.
- Preservare i siti storici come quelli delle missioni Apollo e Luna, testimonianze dei primi passi dell’umanità nel cosmo.
- Garantire la sicurezza delle future missioni, evitando zone potenzialmente pericolose a causa di detriti.
L’intelligenza artificiale si propone come uno strumento indispensabile per raggiungere questi obiettivi, permettendo di analizzare enormi quantità di dati in modo rapido ed efficiente. La possibile riscoperta di Luna 9 non sarebbe quindi solo un tributo al passato, ma un passo fondamentale per costruire in modo consapevole e sostenibile il nostro futuro sulla Luna.