NASAのインサイトは、流星体からの火星地震が予想よりも深く進むことを発見

表土と岩盤層で伝搬速度が違うインサイトの地震計はP波S波ともにキャッチするが隕石の落下音については遠距離のため検出していない。以下、機械翻訳。
NASAのインサイトは、流星体からの火星地震が予想よりも深く進むことを発見
2025年2月3日
ジェット推進研究室
MROによる火星クレーターの発見
InSightの詳細
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2021年3月4日の火星偵察オービター
2021年3月4日にNASAのマーズ・リコネッサンス・オービターに搭載されたHiRISEカメラが撮影したこの衝突クレーターは、火星の地震活動が活発な地域であるケルベロス・フォッサエで発見されました。科学者たちは、NASAのインサイト着陸機によって検出された地震と、地表でのその外観を一致させました。
NASA/JPL-Caltech/アリゾナ大学
AIの助けを借りて、科学者たちは、火星のマントルと同じくらい深く物質を揺さぶった衝突によって作られた新しいクレーターを発見しました。

火星に衝突する隕石は、これまで知られていたよりも火星の奥深くまで到達できる地震信号を生成します。これは、NASAのInSight着陸船によって収集された火星地震データと、NASAの火星偵察オービター(MRO)によって発見された衝突クレーターを比較した2つの新しい論文の発見です。

2月3日(月)にGeophysical Research Letters(GRL)に掲載された論文は、NASAが延長ミッションを成功させた後、2022年に退役したInSightから科学者がどのように学び続けているかを強調しています。インサイトは火星に最初の地震計を設置し、火星の深部で揺れる(熱と圧力で岩石が割れることによって引き起こされる)と宇宙の岩石が表面に衝突することで発生する1,300回以上の火星地震を検出しました。

これらの地震による地震波が火星の地殻、マントル、コアを通過するときにどのように変化するかを観察することで、科学者は火星の内部を垣間見るだけでなく、地球とその月を含むすべての岩石の世界がどのように形成されるかをよりよく理解することができます。


NASAのInSightは、着陸船が風と熱のシールドを降ろす様子を捉えました
NASAのInSightのロボットアームに搭載されたカメラは、2019年2月2日に着陸船が風と熱シールドを降ろす様子を捉えました。シールドはインサイトの地震計を覆い、着陸船の4年間のミッションで1,300回以上の火星地震からのデータをキャプチャしました。
研究者たちは過去に新たな衝突クレーターの画像を撮影し、クレーターの形成年代と場所と一致する地震データを発見しました。しかし、この2つの新しい研究は、インサイトから1,640km離れた火星の特に地震が発生しやすい地域であるケルベロスフォッサで検出された揺れと新たな衝突が相関した初めての事例である。

衝突クレーターの直径は21.5メートルで、地震の地震エネルギーに基づいて科学者が予想したよりもはるかにインサイトから離れています。火星の地殻には、衝突によって生成される地震波を減衰させると考えられているユニークな特性があり、研究者たちはケルベロスフォッサの衝突を分析した結果、火星の地殻が生成した波は火星のマントルをより直接的に通過したと結論付けました。

インサイトのチームは、火星内部の組成と構造のモデルを再評価し、衝撃によって生成される地震信号がどのようにしてそこまで深くまで及ぶのかを説明する必要があります。

「私たちは、地震イベントの大部分から検出されたエネルギーが火星の地殻内を移動していると考えていました」と、インペリアル・カレッジ・ロンドンのInSightチームメンバーであるコンスタンティノス・チャラランバス氏は述べています。「この発見は、マントルを通るより深く、より速い経路(地震高速道路と呼ぶ)を示しており、地震が地球のより遠い領域に到達することを可能にします。」

MROによる火星クレーターの発見
南カリフォルニアにあるNASAのジェット推進研究所で開発された機械学習アルゴリズムは、火星への隕石の衝突を検出するために、ケルベロス・フォッサエ・クレーターの発見に重要な役割を果たしました。この人工知能ツールは、MROのContext Cameraで撮影された数万枚の白黒画像を数時間でふるいにかけ、クレーター周辺の爆風ゾーンを検出することができます。このツールは、MROの高解像度イメージング科学実験(HiRISE)カメラによるより詳細なイメージングに値する火星の微妙な色を見極めることに長けた科学者による調査のための候補画像を選択します。

「手作業で行えば、何年もかかる作業になります」と、スイスのベルン大学の InSight チーム メンバーである Valentin Bickel 氏は述べています。「このツールを使うことで、数日で数万枚の画像からほんの一握りの画像にすることができました。人間ほどではありませんが、超高速です。」

ビッケル氏と彼の同僚は、着陸船の地震計が記録している間に形成されたクレーターを見つけることを期待して、インサイトの位置から約3,000km以内のクレーターを探しました。コンテキストカメラからのビフォーアフター画像を一定期間にわたって比較することにより、InSightのデータと相互参照できる123の新鮮なクレーターが見つかりました。そのうちの49回は、着陸船の地震計によって検出された地震と一致する可能性がありました。Charalambous氏と他の地震学者は、そのプールをさらにフィルタリングして、71フィートのCerberus Fossae衝突クレーターを特定しました。

より多くの解読をより迅速に
InSightのデータを研究する科学者が増えれば増えるほど、惑星の内部から発信される信号と隕石の衝突によって引き起こされた信号を区別する能力が向上するようになります。ケルベロス・フォッサエで発見された影響は、これらの信号を区別する方法をさらに洗練させるのに役立ちます。

「私たちは、ケルベロス・フォッサエが内部で発生した地震に関連する高周波の地震信号をたくさん生成したと考えていましたが、これは活動の一部がそこで発生せず、実際には衝撃によるものである可能性があることを示唆しています」とCharalambous氏は述べています。

また、この調査結果は、NASAとESA(欧州宇宙機関)のミッションで収集されたすべてのデータをより有効に活用することで、研究者がAIを活用して惑星科学を改善していることも浮き彫りにしています。ビッケル氏は、火星のクレーターを研究するだけでなく、AIを使用して、地滑り、ダストデビル、急な斜面に現れる季節的な暗い特徴(斜面筋や反復傾斜リナエと呼ばれる)を探しています。AIツールは、地球の月面のクレーターや地滑りを見つけるためにも使用されています。

「現在、月や火星からの画像が非常に多いため、データの処理と分析に苦労しています」とビッケル氏は述べています。「私たちはついに、惑星科学のビッグデータの時代に到達しました。」

InSightの詳細
JPLは、同機関の科学ミッション局のInSightを管理しました。InSightは、アラバマ州ハンツビルにあるNASAのマーシャル宇宙飛行センターが管理するNASAのディスカバリープログラムの一部でした。デンバーのロッキード・マーティン・スペースは、巡航ステージと着陸船を含むインサイト宇宙船を製造し、ミッションのための宇宙船の運用をサポートしました。

フランスの国立宇宙研究センター(CNES)やドイツ航空宇宙センター(DLR)など、多くのヨーロッパのパートナーがインサイトミッションを支援しました。CNESは、IPGP(Institut de Physique du Globe de Paris)の主任研究者とともに、NASAにSeismic Experiment for Interior Structure(SEIS)機器を提供しました。SEISへの多大な貢献はIPGPから来ました。ドイツのマックスプランク太陽系研究所(MPS)。スイスのスイス連邦工科大学(ETHチューリッヒ)。英国のインペリアルカレッジロンドンとオックスフォード大学。およびJPL。DLRは、熱流および物理特性パッケージ(HP^3)機器は、ポーランド科学アカデミーの宇宙研究センター(CBK)とポーランドのアストロニカから多大な貢献を受けています。スペインのCentro de Astrobiología(CAB)が温度センサーと風センサーを提供しました。

カリフォルニア州パサデナにあるカリフォルニア工科大学の一部門であるJPLは、ワシントン州にあるNASAの科学ミッション局の火星偵察オービタープロジェクトを管理しています。ツーソンにあるアリゾナ大学は、コロラド州ボルダーのBAEシステムズによって構築されたHiRISEを運営しています。Context Cameraは、サンディエゴのMalin Space Science Systemsによって構築され、運用されています。

Insightの詳細については、以下をご覧ください。
https://science.nasa.gov/mission/insight/

MROの詳細については、以下をご覧ください。
https://science.nasa.gov/mission/mars-reconnaissance-orbiter/