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關於月球背面的傳言一直層出不窮，有人說外星人的基地就在月球背面，也有人說那里擁有人類賴以生存的水跟氧氣，還蘊含了無窮無盡的昂貴金屬，人類只要上去帶一點下來就可享用終生。人類的很多科幻電影跟小說也都以月球背面為背景，例如很多人都看過的《2001太空漫遊》，里面介紹在月球背面發現了一塊黑石，還有《月球》里利用無數克隆人在月背進行能源開發。
《月球》劇照
克隆人在月球背面采集能源氦-3
月亮雖是地球唯一的天然天體衛星，但對我們來說神秘面紗好像從未揭開過。因為潮汐鎖定的關係，人類自誕生之初，就只能看到月球的正面，所以它對我們來說一直有莫大的吸引力。但就在上上周，傳來了一個振奮人心的消息——中國的嫦娥四號探測器自主著陸在月球背面南極-艾特肯盆地內的馮•卡門環形山/撞擊坑內，做到人類探測器首次在月球背面軟著陸。這下，關於月球背面的種種神秘傳言，都有望被抽絲剝繭，神秘未知領域有望被解密……
中國太空科技集團中國的嫦娥四號登陸月球背面
登月難，登陸到月球背面更難
到中國嫦娥三號時，人類已經在月球正面有過20個著陸器，這其中包含阿波羅載人任務，還有蘇聯和美國的其它月球任務，但所有這些都集中在月球正面，背面的數量卻為0，這說明想著陸月球背面十分困難。
月球正面（左）和月球背面（右）看起來截然不同
這不僅僅是太空資金的原因，月球背面的環境太過複雜，全是環形山跟隕石坑，占了背面的97.5％，比正面多得多，對各種配合著陸傳感器的系統要求很高。著陸時最大落差高達16.1千米，高度變化超過了以往任何一次著陸。相比在正面著陸，難度不可同日而語。
為揭開月球的神秘面紗，全人類都在努力
正如登月第一人阿姆斯特朗所說：我的一小步，就是全人類的一大步。每次探索外太空，都是全人類的進步。為了科研，也為了滿足人類因為好奇心所帶來的憧憬，探索月球這件事，幾乎沒有間斷過。既然說到探索外太空，就不得不提NASA（美國國家航空太空局），作為世界上最厲害的太空機構之一，它一直是太空迷們眼中的聖地。
NASA為月球的探索做出了不可或缺的貢獻，在最近幾十年對月球的探索中，他們發射過很多探測器來探索月球，獲取了很多珍貴數據，這其中就包括來自月球各方50年的3D圖像，總容量達到了200TB。
將數百萬張圖片製作成「月球地圖」
圖像數據是有了，但如何從中獲取有用的信息則是另外一個問題，目前，NASA正聯合英特爾製作一個「月球地圖」。
由撞擊器墜落到南極永久陰影區域形成的隕石坑可能含有冰
為什麼需要這樣一個地圖呢？一是可以更準確的為月球探測器繪制潛在的著陸點，讓登月變得更加容易；二是月球永久陰影區域的隕石坑可能充滿了水、冰和其他揮發性資源，可用於生產火箭燃料，為太空人或其他必須材料提供空氣供應。
以前，陰暗的月球表面會在NASA圖像中產生偽影，但在過去10年中，NASA已經在月球上放置了AI跟新傳感器，提供了深度數據跟高光譜圖像，成像質量得到了提升，為繪制「月球地圖」提供了條件。
地球外沒有GPS，所以火星車需要預設路線，但以前的測繪質量不足以滿足漫遊車任務規劃
然而，製作地圖的難度可想而知，這也是NASA為何尋求英特爾幫助的原因。軌道衛星拍攝的月球圖像通常處於不同光照角度，尺度和類型，手動排列他們的話必須把隕石坑或其它地標當做參照物，一旦失誤或分辨不了，造成的是地圖上很大一塊空白。
英特爾的深度學習技術很好的解決了這個問題。深度學習是機器學習的一個分支，它通過神經網路模型可以理解大量數據。有了深度學習技術，可以快速識別月球上隕石坑和其他障礙的過程，從而使「月球地圖」的製作更快更精準。
在這張「月球地圖」上，隕石坑的準確率達到了98.4％。並且通過在Intel Nervana Cloud上運行算法，僅需一分鐘即可對1,000張圖像進行分類，這比人類專家快100倍。該算法也可在GitHub中使用，供其他研究團隊使用。
英特爾Shashi Jain正與NASA合作製作 「月球地圖」
每當夜幕降臨時，你抬頭看向那無盡的星空，難道不覺得它迷人嗎？迷人就對了。人類永遠對未知的事物抱有無窮的想像力，這就是所謂的好奇心，所以即便探索外太空再艱難，無數的科學家們仍在努力克服並且前赴後繼……