El misterio de una nave espacial soviética desaparecida podría haber sido resuelto por IA

En 1966, la Unión Soviética lanzó la misión Luna 9, que se convirtió en el primer objeto creado por el hombre en aterrizar con éxito en la superficie lunar. Tras el aterrizaje, la sonda transmitió por primera vez imágenes panorámicas directamente desde la superficie lunar. Estas imágenes fueron importantes porque demostraron que la superficie era lo suficientemente sólida como para soportar futuras misiones.

El aterrizaje de Luna 9 marcó un hito en la carrera espacial y, en última instancia, puso a la Unión Soviética a la cabeza durante un tiempo. A pesar de la importancia histórica de la misión, el lugar exacto de aterrizaje de Luna 9 permaneció incierto durante décadas. Las coordenadas estimadas en ese momento eran imprecisas, lo que dificultó la identificación visual del módulo y sus componentes en la superficie lunar. El tamaño del artefacto y la limitada resolución de las imágenes iniciales dificultaron la confirmación definitiva del punto de aterrizaje.

Recientemente, un grupo de investigadores utilizó inteligencia artificial para analizar datos históricos e imágenes orbitales modernas de la región de aterrizaje estimada. Mediante técnicas de reconocimiento de patrones, pudieron comparar las panorámicas originales con modelos digitales del terreno lunar y estimar la ubicación. Con esto, los investigadores pudieron identificar un punto compatible con la evidencia histórica y morfológica que podría resolver el misterio de más de 50 años.

Luna 9

Luna 9 fue lanzada por la Unión Soviética en febrero de 1966 durante la carrera espacial de la Guerra Fría contra Estados Unidos. La misión se convirtió en el primer objeto creado por el hombre en aterrizar con éxito en otro cuerpo astronómico. Con esto, el aterrizaje consolidó temporalmente el liderazgo soviético en la exploración espacial. La hazaña tuvo impacto político y científico, siendo una de las primeras en demostrar la capacidad de la humanidad para alcanzar otros objetos astronómicos.

Luna 9 fue una de las primeras misiones en confirmar que el suelo lunar era compatible con futuras misiones que, tres años después, llevaron a humanos a la superficie con el Apolo 11 de Estados Unidos.

Tras el aterrizaje, la sonda transmitió imágenes panorámicas de la región, así como datos sobre la resistencia mecánica del suelo y las condiciones locales. Las fotografías confirmaron que la superficie lunar era lo suficientemente sólida como para soportar misiones tripuladas. Esto, en última instancia, contribuyó directamente a la planificación de los programas lunares que llevaron a la humanidad a la Luna.

El misterio de la desaparición

Tras el aterrizaje de la Luna 9, el periódico soviético Pravda publicó oficialmente las coordenadas del lugar de aterrizaje. Sin embargo, estas estimaciones se basaban en cálculos realizados en aquel momento con imágenes de baja calidad obtenidas por la sonda. En 2009, la cámara LROC del Orbitador de Reconocimiento Lunar de la NASA comenzó a proporcionar imágenes de alta resolución de la superficie lunar. Con estas nuevas imágenes, se esperaba poder identificar visualmente el módulo de aterrizaje y determinar su ubicación exacta.

El misterio surge porque la incertidumbre asociada a las coordenadas originales era lo suficientemente grande como para desplazar el posible punto de aterrizaje en decenas de kilómetros. Esta imprecisión amplió considerablemente el área de búsqueda, dificultando distinguir el pequeño módulo de aterrizaje entre cráteres, rocas y variaciones del terreno lunar. Como resultado, a pesar del detalle de las imágenes actuales, nunca se había encontrado el lugar exacto de aterrizaje de la Luna 9.

Inteligencia artificial

Para resolver el misterio de la ubicación del lugar de aterrizaje de la Luna 9, los investigadores utilizaron inteligencia artificial con técnicas de visión artificial. El modelo se entrenó para identificar características típicas del lugar de aterrizaje en imágenes de la cámara LROC. El sistema, llamado YOLO-ETA, se adaptó para detectar patrones sutiles asociados con propiedades artificiales. Estas propiedades artificiales podrían ser patrones de perturbaciones del terreno y pequeñas estructuras geométricas compatibles con módulos lunares.

El modelo se entrenó inicialmente con datos de las misiones Apolo, cuyos puntos de aterrizaje se conocen con precisión. Al aplicar YOLO-ETA a una región alrededor de las coordenadas publicadas para Luna 9, el equipo encontró puntos candidatos que muestran señales consistentes con perturbaciones causadas por un módulo artificial en la superficie lunar. Estos resultados reducen el área de incertidumbre y ofrecen evidencia técnica consistente para resolver uno de los misterios históricos de la exploración lunar.

Observaciones futuras

Los investigadores esperan validar las predicciones del modelo con nuevas observaciones obtenidas por la sonda india Chandrayaan-2. Se prevé que, durante los sobrevuelos programados sobre la región candidata, el orbitador producirá imágenes de la superficie lunar con mayor resolución. Estos datos permitirán la comparación directa de las áreas indicadas por el algoritmo con registros ópticos independientes, rehaciendo el análisis morfológico del terreno y las posibles perturbaciones asociadas con un módulo de aterrizaje.

Si las observaciones confirman una de las áreas indicadas por el modelo, será posible definir el lugar de aterrizaje de Luna 9. La validación cruzada entre el modelo de inteligencia artificial y los nuevos datos orbitales representará un ejemplo de cómo estas nuevas técnicas pueden utilizarse en la exploración espacial. De confirmarse, la inteligencia artificial habrá ayudado a resolver un misterio que ha persistido durante casi seis décadas.

Referencia de la noticia

Pinault et al. 2026 Possible identification of the Luna 9 Moon landing site using a novel machine learning algorithm npj Space Exploration.