A IBM e a NASA lançaram um modelo de IA de código aberto capaz de analisar a superfície da Lua. Treinado com dados de quatro missões, o sistema identifica possíveis depósitos de gelo, mapeia crateras e ajuda a estudar formações vulcânicas.
A ferramenta foi criada para acelerar pesquisas baseadas em décadas de observações lunares e apoiar planos para uma presença humana sustentada no satélite. Entre os principais interesses está a localização de água e outros recursos importantes para futuras missões.
O NASA-IBM Lunar Foundation Model foi treinado principalmente com informações coletadas pelo Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) durante 17 anos. O conjunto reúne cerca de 2 milhões de imagens: mais de 1 milhão de registros de câmera com resolução de 1 metro e quase 964 mil imagens multiespectrais de 100 metros.
Também entraram no treinamento dados das missões GRAIL, Lunar Prospector e SELENE, da agência espacial japonesa JAXA. No total, são mais de 30 camadas de dados obtidas por nove instrumentos de quatro missões.
A NASA passou décadas construindo um extraordinário registro científico da Lua, mas coletar dados é apenas parte do trabalho. Também precisamos tornar os dados mais fáceis de explorar e usar pelos cientistas.
O modelo já recebe um grande volume de informações durante o treinamento e pode ser adaptado posteriormente a tarefas específicas com quantidades menores de dados classificados. Entre os usos estão:
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