NASA și IBM lansează o IA gratuită care detectează gheața de apă lunară cu 22% mai precis

Găsirea gheții de apă pe Lună este una dintre cele mai dificile probleme din știința planetară. Gheața nu este distribuită uniform, se ascunde în craterele permanent umbrite de la poli, iar identificarea ei de pe orbită necesită distingerea semnalelor spectrale slabe de zgomotul instrumentelor. Lunar Foundation Model, creat de IBM și NASA, este conceput special pentru această problemă.

Lunar Foundation Model este un AI open-source antrenat pe peste două milioane de imagini de la cinci nave spațiale care orbitează Luna: Lunar Reconnaissance Orbiter, GRAIL, Lunar Prospector, SELENE/Kaguya și altele. Este disponibil pe Hugging Face și GitHub prin intermediul cadrului geospațial TerraTorch al IBM, fără costuri.

În testele de referință, modelul identifică depozitele de gheață de apă cu 22% mai precis decât metodele anterioare. De asemenea, găsește craterele lunare cu 19% mai exact. În mod notabil, atinge această performanță folosind jumătate din datele de antrenament etichetate de care au nevoie modelele comparabile – o caracteristică importantă pentru știința lunară, unde seturile de date etichetate sunt costisitoare de produs.

Lecturi recomandateSuperX lansează serverul AI XN9160-B200, valorificând GPU-ul NVIDIA Blackwell pentru a oferi performanțe de clasă supercomputer

Valoarea practică constă în cartografierea resurselor pentru programul Artemis. NASA planifică să stabilească o prezență umană susținută în apropierea polului sud lunar, unde gheața de apă ar putea fi transformată în apă potabilă, oxigen și combustibil pentru rachete. Cunoașterea locului unde se află efectiv gheața și a cantității existente influențează direct selecția locurilor de aterizare și planificarea infrastructurii.

Modelul este lansat sub o licență deschisă, deoarece atât IBM, cât și NASA contribuie la el din cercetări finanțate din fonduri publice. Punerea sa la dispoziție gratuit înseamnă că oamenii de știință din universități, agenții spațiale și companii private îl pot folosi, evalua și îmbunătăți fără obstacole legate de licențiere. TerraTorch, cadrul IBM pe care rulează, gestionează conducta de date geospațiale subiacentă.

Îmbunătățirea de 22% este un rezultat de referință – o comparație cu alte modele pe un set de date de test standardizat, nu o măsurătoare dintr-o misiune operațională reală. Dacă Lunar Foundation Model va îmbunătăți luarea deciziilor în misiunile reale depinde de cât de bine reflectă condițiile de referință datele reale de observare lunară, care variază în funcție de geometria orbitală, calibrarea instrumentelor și unghiurile de iluminare solară. Validarea independentă de către grupuri neafiliate cu IBM sau NASA nu a fost încă publicată.

Lunar Foundation Model este disponibil pe Hugging Face și GitHub. IBM și NASA nu au stabilit un calendar pentru integrarea modelului în planificarea activă a misiunilor Artemis.

Etichete: știri, inteligența artificială, nasa, IBM, explorare lunară, Lunar Foundation Model

Conținut similar

IA OpenAI a evadat din sandbox și a spart Hugging Face, fără nicio instrucțiune umană

Valheim 1.0: cinci ani de Early Access se încheie cu Deep North și un boss nemântâlnit

Gemini 3.5 Pro, reconstruit de la zero de Google: 2 milioane de tokeni şi capacităţi extinse

Taxiurile fără șofer ale Tesla circulă acum prin Miami — locul din față este gol

Destiny 2 dezvăluie colaborarea cu Lucasfilm Games în cadrul expansiunii Renegades

Cealaltă față a monedei: Cum s-a maturizat în sfârșit Samsung Galaxy Z Flip 7