Šedesát let poté, co sovětská sonda Luna 9 jako první v historii přistála měkce na Měsíci a vyslala odtud snímky, byla její přesná poloha konečně určena. Nepomohly archivy ani lidský zrak – ale umělá inteligence.
Teprve koncem 60. let 20. století předstihly Spojené státy Sovětský svaz v kosmickém závodě. Před příletem mise Apollo 11 na Měsíc v roce 1969 vypustil SSSR v roce 1957 první družici, v roce 1961 vyslal na oběžnou dráhu prvního člověka a v roce 1966 uskutečnil s misí Luna 9 první měkké přistání (takříkajíc bez havárie) na Měsíci. K tomuto výčtu je třeba přidat další sovětské milníky, které představovaly kradmé kroky studené války ve vesmíru: první žena na oběžné dráze (Valentina Těreškovová, 1963), první vesmírná procházka (Alexej Leonov, 1965) nebo první řízený dopad na měsíční povrch (Luna 2, 1959).
Přesná poloha Luny 9 – sondy, která během tří dnů své činnosti pořídila a odvysílala první snímky pořízené z povrchu Měsíce – zůstala téměř 60 let záhadou. Problém: přistávací systém, který ji odrazil jako míč na regolitu, a neúplné a zastaralé údaje o sledování z té doby. Po celá desetiletí dokázaly lunární mapy určit pouze přibližnou oblast v Oceanus Procellarum, rozsáhlém „moři“ ztuhlé lávy, nikoli však přesné místo. Až do současnosti.
Tým z University College London (UCL) pod vedením výzkumníka a vesmírného konzultanta Lewise Pinaulta se obrátil na umělou inteligenci, aby tento případ vyřešil a našel Lunu 9. Za tímto účelem vytvořili specializovaný algoritmus strojového učení, který je schopen analyzovat tisíce snímků měsíčního povrchu pořízených sondou NASA Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO), která od roku 2009 mapuje Měsíc s nebývalou úrovní detailů, přičemž rozlišení jednoho pixelu v některých oblastech dosahuje až půl metru.
Program se nazývá YOLO-ETA, což je zkratka pro „You Only Look Once – Extraterrestrial Artifact“ (Podíváš se jen jednou – mimozemský artefakt). Název není náhodný: vychází z rodiny algoritmů počítačového vidění YOLO, které se na Zemi běžně používají k detekci chodců, aut nebo dopravních značek v reálném čase. V tomto případě byl speciálně upraven pro identifikaci objektů lidského původu na měsíčních snímcích s vysokým rozlišením a využívá algoritmus strojového učení, který odhaluje jemné, umělé změny v měsíčním regolitu, které by lidské oko mohlo přehlédnout.
V překladu: systém se „učí“, jak vypadá místo přistání, jaké stíny vrhají kovové struktury na Měsíc a jaké stopy zanechává sestupový motor v jemném prachu, který pokrývá povrch. Poté prochází snímek za snímkem a hledá podobné vzory.
‚YOLO-ETA, vycvičená na datech z přistávacích míst Apolla na Měsíci, dosáhla vyrovnané přesnosti – obnovení (F1 ≈ 0,60), průměrného skóre spolehlivosti 80 % při detekci přistávacích míst na dříve neviděných snímcích a správně lokalizovala sondu Luna 16,‘ další sovětskou misi, což potvrzuje její použití, vysvětlují vědci ve studii publikované v časopise Nature’s NPJ Space Exploration.
Takové předchozí školení je klíčové. Místa přistání misí Apollo jsou velmi dobře zdokumentována: souřadnice, orientace modulů a dokonce i stopy astronautů jsou přesně známy. Díky tomuto „katalogu“ příkladů se umělá inteligence dokázala naučit, jak vypadá sestupový modul, jak je rozložen materiál vyvržený brzdicími raketami a jakou geometrii vytvářejí stíny za různých světelných podmínek.
Jakmile byl model vyladěn, tým jej otestoval na jiném známém, ale méně prozkoumaném cíli: na Luně 16, sovětské misi z roku 1970, která automaticky přivezla na Zemi vzorky měsíční půdy. Algoritmus ji dokázal správně lokalizovat na snímcích LRO, což vědcům dodalo jistotu, že se pustí do „studeného případu“ Luna 9.
Jak Luna 9 přistála… a proč se její stopa ztratila
V roce 1966 použila sonda Luna 9 přistávací systém, který byl na svou dobu poměrně důmyslný, ale z hlediska sledování také chaotický: kombinoval kulovou kapsli, brzdicí motor a nafukovací tlumiče. Nejprve sondu zpomalil hlavní motor. Poté se ve výšce několika kilometrů oddělila kulová kapsle chráněná airbagy a spadla směrem k povrchu. Po dopadu na zem se koule několikrát odrazila, dokud neztratila energii a neznehybněla.
Tento systém „řízeného odrazu“ fungoval: kapsle náraz přežila a mohla rozvinout své charakteristické čtyři okvětní lístky, které se otevřely jako kovový květ a odhalily antény a vědecké přístroje. Mělo to však vedlejší účinek: kosmická loď skončila v určité vzdálenosti od zamýšleného místa dopadu. V době bez GPS, s omezeným počtem sledovacích stanic a mnohem nižší přesností oběžné dráhy než dnes bylo přesné zrekonstruování této odražené trajektorie téměř nemožné.
Přestože sonda LRO od roku 2009 podrobně zaznamenává povrch Měsíce, Luna 9 zůstala skryta, protože se vzdálila od původních souřadnic přistání. Sovětské mapy označovaly obecnou oblast v Oceanus Procellarum, ale přistávací modul, velký jen několik metrů, se ztratil mezi krátery, skalami a stíny v krajině, která se pouhým okem jeví jako jednolitá.
Po celá léta amatéři i profesionálové pátrali na snímcích LRO po troskách z minulých misí. Identifikovali například moduly amerických misí Surveyor nebo místa dopadu několika sovětských sond. Luna 9 však odolala. Kombinace malého objektu, relativně rovného terénu a nejistých souřadnic z něj udělala jehlu v kupce sena šedého prachu.
Co umělá inteligence vidí a my ne
YOLO-ETA dokázala identifikovat Lunu 9, protože dokáže rozpoznat specifický způsob, jakým kovový objekt vyrobený člověkem vrhá stín na čedičovou skálu, a charakteristické vzory, které zanechala pohonná hmota ze 60. let v narušené půdě. Na rozdíl od přírodního kráteru, který má obvykle kruhové okraje a symetrický vzor vyvrženého materiálu, zanechává přistání rakety „vějíř“ přemístěného materiálu, tmavší nebo světlejší oblasti v závislosti na úhlu osvětlení a někdy lineární stopy spojené s nohami nebo panely.
Algoritmus navíc zohledňuje geometrii slunečního osvětlení. Měsíc nemá atmosféru, takže stíny jsou velmi ostré. Změny pouhých několika centimetrů ve výšce objektu mohou na snímcích LRO vytvořit detekovatelné stíny. Umělá inteligence analyzuje tyto stíny na různých snímcích stejné oblasti pořízených při různých polohách Slunce, aby vyloučila přírodní skály a zvýraznila struktury, které lépe odpovídají lidskému artefaktu.
V praxi to znamená, že systém prochází každý snímek, jako by to byla mřížka, přičemž se na každé políčko „podívá“ pouze jednou (odtud „You Only Look Once“ v názvu) a přiřadí pravděpodobnost, že se na něm nachází objekt vytvořený člověkem. Pokud se více průchodů shodne na stejném bodě, výzkumníci získají „detekci s vysokou spolehlivostí“.
Umělá inteligence analyzovala oblast přistávací zóny na Měsíci o rozloze 25 km2 a zúžila hledání na několik míst s vysokou pravděpodobností, kde se pravděpodobně nacházejí zbytky šest desetiletí staré kosmické lodi. Toto zúžení je klíčové: ruční kontrola každého pixelu na ploše desítek kilometrů čtverečních by pro lidský tým byla téměř nekonečným úkolem.
Aplikace modelu na oblast 5 × 5 km kolem historicky nejisté oblasti přistání Luny 9 přinesla několik vysoce pravděpodobných detekcí objektů vytvořených člověkem v blízkosti 7,03° s. š. a -64,33° v. d.,“ uvádí studie. Tyto souřadnice umisťují možné místo odpočinku Luny 9 do relativně rovné oblasti Oceanus Procellarum, daleko od velkých kráterů, což odpovídá panoramatickým snímkům, které sonda sama poslala v roce 1966.
Topografická analýza naznačuje, že geometrie horizontu kandidátského místa je potenciálně v souladu s fotografiemi povrchu Luny 9,“ dodává. To znamená, že když z dat LRO zrekonstruujeme místní reliéf a nasimulujeme, jak by vypadal horizont pro kameru ve výšce sondy, výsledek vypadá velmi podobně jako historické snímky: sklon terénu, relativní poloha malých kráterů a absence velkých terénních útvarů se poměrně dobře shodují.
Proč jsou tyto rané snímky tak důležité
Snímky z Luny 9 se dnes mohou zdát primitivní, černobílé a se skromným rozlišením, ale v roce 1966 představovaly vědecké a politické zemětřesení. Do té doby nebylo zcela jasné, zda bude měsíční povrch dostatečně pevný, aby unesl váhu kosmické lodi s lidskou posádkou. Některé teoretické modely naznačovaly, že vrstva velmi jemného prachu by mohla přistávací modul doslova pohltit.
Panoramatické snímky Luny 9 ukazovaly skalnatý, ale stabilní terén s malými kameny a krátery, podobný tomu, jaký později spatřili astronauti z Apolla. Tyto fotografie pomohly potvrdit, že přistání na Měsíci s lidskou posádkou je technicky proveditelné, a poskytly údaje o struktuře regolitu, sklonu terénu a odrazivosti povrchu. Byly také propagandistickým triumfem pro SSSR, který se mohl chlubit, že jako první jemně „přistál“ na jiném světě a poslal odtud snímky.
Zajímavé je, že televizní signály z Luny 9 zachytili britští radioastronomové na observatoři Jodrell Bank, kterým se podařilo snímky rekonstruovat dříve, než je zveřejnil samotný Sovětský svaz. To vyvolalo malou válku exkluzivit v tehdejším tisku a zdůraznilo, do jaké míry byl vesmírný závod také bitvou o informace.
Potvrzení z Indie
Aby vědci stoprocentně potvrdili, kde se Luna 9 nachází, využijí údaje poskytnuté orbitální sondou Chandrayaan-2 Indické agentury pro kosmický výzkum (ISRO), která plánuje v březnu příštího roku provést sérii průletů nad oblastí v malé výšce. Sonda Chandrayaan-2, vypuštěná v roce 2019, má kamery s vysokým rozlišením, které jsou v některých konfiguracích schopny pořizovat snímky o velikosti pixelu přibližně 25 centimetrů, což je výrazné zlepšení oproti většině dosud dostupných dat.
Její moderní kamery budou schopny zajistit potřebnou ostrost pro ověření „umělých pozemních poruch“ zjištěných algoritmem YOLO-ETA. Pokud nové snímky jasně ukážou strukturu očekávaného tvaru a velikosti – centrální těleso a, doufejme, zbytky čtyř okvětních lístků – budou vědci moci pátrání uzavřít.
Tato neformální spolupráce mezi daty NASA, algoritmy vyvinutými v Evropě a pozorováními indické vesmírné agentury také ilustruje, jak se průzkum Měsíce změnil od dob studené války. To, co bylo kdysi tvrdým soupeřením mezi dvěma velmocemi, je dnes z velké části mezinárodním úsilím, při němž se sdílejí data a nástroje.
Vesmírná archeologie s umělou inteligencí
Nález z Luny 9 není jen historickou kuriozitou. Pro vědce je to jakýsi „důkaz konceptu“ něčeho ambicióznějšího: využití umělé inteligence k vesmírné archeologii. Tedy k vyhledávání, katalogizaci a studiu pozůstatků minulých misí roztroušených po Měsíci, Marsu a dalších tělesech Sluneční soustavy.
Na Měsíci se kromě misí Apollo a Luna nacházejí sestupné moduly Surveyor, stupně raket, neúspěšné dopady kosmických lodí a v poslední době také trosky ze soukromých a mezinárodních misí. Mnohé z těchto objektů nejsou dobře lokalizovány nebo se po nich ani systematicky nepátrá. Algoritmus jako YOLO-ETA by mohl prohledávat rozsáhlé databáze snímků a hledat v nich jakékoli stopy lidské činnosti, od malého solárního panelu po stopu vozítka.
Takový nástroj by se dal použít i k něčemu futurističtějšímu: k hledání možných artefaktů nelidského původu, pokud existují. Ačkoli je tato pravděpodobnost extrémně nízká, někteří vědci tvrdí, že pokud v dávné minulosti navštívila Sluneční soustavu nějaká technologická civilizace, mohla zanechat sondy nebo trosky na stabilních oběžných drahách nebo na povrchu, jako je Měsíc. Automatický detekční systém by nám alespoň umožnil důsledněji vyloučit tuto možnost v oblastech, které mapujeme.
Kromě spekulací existují i velmi praktické aplikace. Vzhledem k tomu, že se plánují nové pilotované mise na Měsíc – například program NASA Artemis nebo čínské projekty lunárních základen – pomáhá přesná znalost míst, kde se nacházejí pozůstatky předchozích misí, zabránit kolizím, zachovat historická místa a dodržovat mezinárodní doporučení o ochraně vesmírného dědictví.
Minulost, která pomáhá připravit budoucnost
Historie Luny 9 dobře vystihuje vývoj výzkumu vesmíru. V 60. letech 20. století bylo prioritou dostat se tam dříve než opozice, i když to znamenalo smířit se s velkou nejistotou a doslova ztratit některé vyslané sondy z dohledu. Dnes, díky sondám na stálé oběžné dráze, kamerám s vysokým rozlišením a algoritmům umělé inteligence, můžeme tyto kroky sledovat a mnohem podrobněji rekonstruovat, co a kde se stalo.
60 years ago today, the world saw the first photos taken from the surface of the Moon!
Nine images from Luna 9—the first spacecraft to survive a lunar landing—were received in Moscow Feb 4–5, 1966, but also intercepted and released by the Jodrell Bank Observatory in England. pic.twitter.com/HJAoyeofv2
— NASA History Office (@NASAhistory) February 4, 2026
Pokud se sondě Chandrayaan-2 podaří identifikovat čtyři části kapsle Luna 9, bude 60 let starý odložený případ oficiálně uzavřen. Kromě zanesení koncového bodu do mapy však skutečná hodnota spočívá ve vyvinutém nástroji: systému, který lidstvu umožní „znovuobjevit“ vlastní stopu na jiných světech a připraví nás tak na zvládnutí budoucnosti, v níž budou Měsíc a další nebeská tělesa stále více zaplněna.
Umělá inteligence pátrající po Luně 9 svým způsobem dělá to, co dělají historici, když oprašují zapomenuté archivy: zachraňuje kousky naší technologické minulosti, abychom lépe pochopili, jak jsme se sem dostali… a jak chceme pokračovat v průzkumu vesmíru v příštích desetiletích.