IBM и NASA выпустили открытую модель ИИ NASA-IBM Lunar Foundation Model для анализа данных многолетних лунных наблюдений и планирования постоянного присутствия человека на спутнике Земли.
Система доступна всем желающим. Она обучена на более чем 30 слоях данных с девяти приборов в рамках четырёх миссий NASA, включая Lunar Reconnaissance Orbiter. Модель пополнила семейство открытых решений Prithvi, которые IBM и NASA применяют также в геопространственном анализе и метеорологии.
Новый инструмент поможет учёным находить возможные залежи льда в постоянно затенённых районах Луны, картировать кратеры для выбора безопасных мест посадки и изучать вулканические образования.
Ранее подобные задачи решались вручную через анализ карт и снимков либо с помощью менее точных моделей машинного обучения. В тестах новая система распознала ключевые объекты лунной поверхности на 23% точнее популярных методов.
Лунный лёд особенно важен — он указывает на присутствие воды и кислорода, необходимых для создания лунной базы и производства ракетного топлива для полётов на Марс.
США планируют высадить астронавтов на Луну в 2028 году, чтобы испытать технологии для постоянного присутствия человека и подготовки будущих марсианских миссий.