北京
▲科學家利用AI破譯月球背面化學成分密碼（視頻中部分內容由AI生成）
月球的背面，是此前從未實現采樣返回的神秘區域，其化學成分分布圖長期以來缺乏精確數據支持，因而繪制月球全球化學圖工作如同“盲人摸象”。
近日，中國科學院上海技術物理研究所領銜的研究團隊，利用嫦娥六號任務從月球背面帶回的寶貴樣本，為月球化學“拼圖”補上了關鍵“碎片”，成功繪制出迄今為止最精確的月球全球化學成分圖。
這項研究為未來的月球探測，特別是對月球背面最大、最古老的“南極-艾特肯盆地”的探索，提供了全新“導航圖”。
01
借AI破題
如何讓月球背面的樣本校準覆蓋月球全球的遙感數據？科研人員采用了一套巧妙的策略。
不同的化學成分就像不同的“指紋”，會留下獨特的光譜痕跡。研究團隊首先獲取了月球軌道器拍攝的高分辨率多光譜圖像，捕捉了月球表面在不同波長的光譜特征。
但光譜“指紋”與精確的化學成分含量（如鐵、鈦等主量元素氧化物的含量）之間，存在極其復雜的非線性關系，無法通過簡單計算直接推導。
為破解這一難題，研究團隊引入了殘差卷積神經網絡這一人工智能深度學習（AI）模型，將包括嫦娥六號樣本在內的所有已知月球采樣點數據輸入模型，通過交叉驗證反復檢驗優化，讓該模型在月球正面與背面樣本的共同約束下，深度學習光譜特征與化學成分之間的映射關系。
經過“特訓”的AI模型，如同掌握了全新解題邏輯的“學霸”，對全月球遙感數據進行解析時，就能更精準地“解碼”出月表風化層的化學成分，讓遙感數據的解讀精度實現質的提升。
基于新模型，研究團隊繪制出由月球背面樣本校正的首幅高分辨率月球主量元素氧化物含量分布圖，鐵、鈦、鋁、鎂、鈣、硅等關鍵元素氧化物的分布清晰可見，諸多新發現刷新了人類對月球背面的成分認知。
▲新一代月表主要氧化物含量分布填圖
02
月背原來是這樣的
修正月球背面“高地”成分認知。月球背面主要由古老的“高地”構成。新地圖顯示，這些高地的化學成分與全球平均值相比，呈現出富鋁、富鈣，低鐵、低鈦的特征，這與“原始月殼”特征高度契合。同時，研究發現，在月球背面高地上，鎂質斜長巖、鎂質巖套等富鎂巖石的出露面積約占月球背面高地面積的40%，遠高于此前認知。這一發現挑戰了此前的“高地以鐵質斜長巖為主”的觀點，為學界理解月球早期巖漿洋演化提供了新證據。
重新勾勒南極-艾特肯盆地邊界。直徑超2500公里的南極-艾特肯盆地，是月球背面的巨型撞擊坑，也被稱作太陽系最大的“疤痕”之一，其內部物質或源自月球深部。新地圖精確地描繪了該盆地內部不同區域的成分差異：盆地邊緣的鎂質輝石環帶邊界，比此前認知的范圍更廣，意味著當年的巨型撞擊，挖掘出了比預想中更多的月球深部甚至月幔物質；而盆地中心富鈣、富鐵區域的范圍則有所縮小，這為科學家準確判斷撞擊后的火山活動規模提供了精準的成分依據。
▲多尺度月球成分組成與演化解譯
03
為繼續探月指路
嫦娥六號帶回的1935.3克月球背面樣本，不僅是極具科研價值的月球“土特產”，更是校正全月球遙感數據的“標準色卡”。
這項研究定量揭示了月球背面，尤其是南極-艾特肯盆地這一關鍵區域的物質組成，為未來尋找月球深部物質、精準選擇著陸點、乃至解開月球早期演化之謎，提供了至關重要的科學依據和“導航”指南。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s44460-025-00021-z
來源：中國科學院上海技術物理研究所
責任編輯：閆文藝 麻澤蓉
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