Фобос, один из спутников Марса, разрушится в течение 20-40 миллионов лет и создаст кольцо вокруг красной планеты. Таков результат моделирования, проведенного астрономами из Университетов Беркли и Калифорнии. О своем исследовании ученые сообщают в Nature Geophysics, кратко с результатами можно ознакомиться в Nature.
Авторы изучали распад Фобоса с помощью методов компьютерного моделирования. Для этого астрономы составили модель спутника на основе имеющихся данных о его плотности и прочности пород. Вычисления показали, что самые слабые части Фобоса начнут распадаться и формировать кольцо уже примерно через 20 миллионов лет.
По словам авторов, сам процесс произойдет очень быстро — за несколько дней или недель. Благодаря этому, находясь на поверхности Марса, за ним можно будет наблюдать напрямую. Спутник начнет постепенно распадаться и формировать большое кольцо из осколочного материала. Небольшие его частицы продержатся на орбите еще около 1-100 миллионов лет, после чего окончательно упадут на поверхность планеты.
В ноябре другая группа ученых рассказала о еще не опубликованных результатах, подтверждающих медленный распад Фобоса. Как комментируют происходящее астрономы, Фобос и Деймос могут быть последними из большего количества тел, упавших со временем на Марс. Одним из будущих планов исследователей является поиск кратеров, которые могли остаться от них.
Фобос обращается на высоте 6 тысяч километров от поверхности Марса. Он обладает неправильной формой и насчитывает около 22 километров в поперечнике. Ежегодно он приближается к красной планете на несколько сантиметров и, по ранним предсказаниям ученых, должен будет через 30-50 миллионов лет окончательно упасть на нее.
Стоит ли доверить языковым моделям рецензирование научных статей?
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
Большие языковые модели (LLM) все чаще используют, чтобы писать статьи и рецензии. Это тревожит ученых. Например, в марте 2025 года материал, посвященный этой теме, вышел в журнале Nature. Казалось бы, кто как не ученые должны ратовать за прогресс. Однако у них есть весомые поводы для беспокойства: LLM склонны к галлюцинациям и пока не способны понимать заложенные в них знания, а повальное делегирование академической работы искусственному интеллекту создает риски для всей системы научного знания.