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Insight NASA a trouvé un tremblement de terre de Mars des météoroïdes plus profondément que prévu

by Nouvelles

JAKARTA: Des recherches récentes montrent que les météoroïdes qui s’écrasent sur Mars produisent des signaux sismiques qui peuvent atteindre plus profondément que ce qui auparavant. La recherche a été publiée dans un article dans Geophysical Research Letters (GRL) le lundi 3 février 2025.

Rapporté sur la page NASA.govLa recherche compare les données sur les tremblements de terre de Mars recueillies par l’atterrissage de la NASA avec un cratère de collision trouvé par Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) de la NASA. Les scientifiques continuent d’apprendre de Insight, qui seront retirés par la NASA en 2022 après une mission réussie.

Insight a installé le premier sismomètre sur Mars, détectant plus de 1 300 tremblements de terre de Mars, produits de loin dans cette planète (causés par des roches fissurées en raison de la chaleur et de la pression) et par des roches spatiales qui ont frappé la surface.

Les scientifiques peuvent jeter un coup d’œil à l’intérieur de Mars et une meilleure compréhension de la façon dont toutes les planètes rocheuses se forment, y compris la Terre et la Lune en observant comment les ondes sismiques des tremblements de terre changent lorsqu’ils se propagent à travers la croûte, le manteau et le noyau de la planète.

Dans le passé, les chercheurs ont pris des photos d’un nouveau cratère de collision et ont trouvé des données sismiques qui correspondaient à la date et à l’emplacement de la formation du cratère. Mais, ces deux nouvelles études sont la première fois que de nouvelles collisions corrélées avec les chocs détectés dans Cerberus Fossae, une zone de tremblement de terre en Mars qui est de 1 019 km (1 640 km) de la perspicacité.

Le cratère de collision avec un diamètre de 71 pieds (21,5 mètres) et plus loin que des informations que le scientifique estimé, basé sur l’énergie sismique sismique. Mars Crust a une propriété unique qui est en mesure de réduire les ondes sismiques produites par la collision et l’analyse des chercheurs sur la collision Cerberus Fossae les font conclure que les vagues produites prennent la route qui est plus directement à travers le manteau de la planète.

L’équipe Insight doit désormais examiner le modèle de composition et la structure intérieure de Mars pour expliquer comment le signal sismique produit par la collision peut entrer dans cette profondeur.

“Dans le passé, nous pensions que l’énergie détectée par la plupart des événements sismiques était piégée dans la croûte de Mars”, a déclaré le membre de l’équipe Insight, Constantinos Charalambous de l’Imperial College de Londres. “Cette constatation montre un chemin plus profond et plus rapidement – il suffit de l’appeler une autoroute sismique – à travers le manteau, ce qui permet au tremblement de terre d’atteindre une autre zone dans cette planète.”

Trouver Mars Crater avec MRO

L’algorithme d’apprentissage du moteur développé au jet de laboratoire de propulsion de la NASA dans le sud de la Californie pour détecter les collisions météoroïdes de Mars joue un rôle important dans la recherche d’un cratère de Cerberus fossae. En quelques heures, cet outil d’intelligence artificielle peut filtrer des dizaines de milliers d’images en noir et blanc prise par la caméra de contexte MRO, détecter la zone d’explosion autour du cratère.

Cet outil sélectionne une image candidate à examiner par des scientifiques qui sont des experts dans la détermination des couleurs fines sur Mars qui méritent une imagerie plus détaillée avec la caméra à haute résolution Imaging Science Experiment (HiRISE) appartenant à MRO.

“Si cela fait manuellement, cela prendra des années”, a déclaré Valentin Bickel, membre de l’équipe de Insight, de l’Université de Berne, en Suisse. “En utilisant cet outil, nous avons changé de dizaines de milliers d’images en seulement une poignée d’images en quelques jours. Ce n’est pas aussi bon que les humains, mais c’est très rapide.”

Bickel et ses collègues recherchent un cratère à une distance d’environ 1 864 miles (3 000 kilomètres) de l’emplacement de la perspicacité, dans l’espoir de trouver plusieurs cratères formés lorsque le sismomètre d’atterrissage enregistre. En comparant les images avant et après la caméra de contexte dans une certaine période de temps, ils ont trouvé que 123 nouveaux cratères correspondent à des données de perspicacité.

Jusqu’à 49 d’entre eux ont le potentiel de correspondre au tremblement de terre détecté par le sismomètre d’atterrissage. Le charalambous et d’autres sismologues filtrent davantage la collecte de données pour identifier le cratère de collision Cerberus Fossae couvrant une superficie de 71 pieds.

Analyser plus, plus vite

Plus les scientifiques étudient les données de perspicacité, meilleures sont leur capacité à distinguer les signaux provenant de l’intérieur de la planète avec des signaux causés par les météoroïdes. La collision trouvée dans Cerberus Fossae les aidera plus parfaitement à distinguer ces signaux.

“Nous pensons que Cerberus Fossae produit beaucoup de signaux sismiques à haute fréquence associés aux tremblements de terre produits à l’intérieur de la planète, mais cela montre que certaines activités ne viennent pas de là et peuvent provenir de collisions”, a déclaré Charalambous.

Cette constatation a également souligné comment les chercheurs ont utilisé l’IA pour améliorer la science des planètes en utilisant toutes les données collectées par la mission de la NASA et de l’ESA (Agence spatiale européenne). En plus d’étudier le cratère de Mars, Bickel a utilisé l’IA pour trouver des glissements de terrain, un démon de poussière et des caractéristiques sombres saisonnières qui apparaissent sur des pentes raides, appelées pentes répétées ou pentes de Linae. Des outils d’IA ont également été utilisés pour trouver un cratère et des glissements de terrain sur la lune.

“Maintenant, nous avons tellement d’images de la Lune et de Mars afin que le défi soit de traiter et d’analyser les données”, a déclaré Bickel. “Nous sommes finalement arrivés à l’ère du Big Data dans la science de la planète.”

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(Ren)

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