IBM и NASA представили ИИ-модель для поиска льда и кратеров на Луне
В Пакистане IBM и NASA 10 сентября представили открытую ИИ-модель Lunar Foundation Model для анализа многолетних данных наблюдений за Луной. Инструмент должен помочь ученым исследовать лунную поверхность и поддержать планы по долгосрочному присутствию человека на спутнике Земли, сообщает Dawn.
Данные четырех миссий NASA
Модель обучали на более чем 30 слоях данных, собранных девятью приборами в ходе четырех миссий NASA, включая Lunar Reconnaissance Orbiter. Lunar Foundation Model вошла в семейство открытых фундаментальных моделей Prithvi, которое IBM и NASA также используют для геопространственных и метеорологических задач.
ИИ-модель может помогать выявлять вероятные залежи льда в постоянно затененных районах Луны, наносить на карты кратеры для выбора безопасных мест посадки и исследовать вулканические объекты. Ранее такие задачи требовали от ученых вручную обрабатывать карты и изображения или применять модели машинного обучения с более низким разрешением.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Ресурсы для будущих миссий
По результатам тестов модель распознавала ключевые объекты на лунной поверхности с точностью до 23% выше, чем широко используемые методы, заявили NASA и IBM. Лунный лед интересует космические агентства, поскольку он указывает на наличие воды и кислорода — ресурсов, которые считают необходимыми для будущей базы на Луне и производства ракетного топлива для миссий на Марс.
Программа NASA Artemis предусматривает возвращение астронавтов на Луну в 2028 году для испытания технологий, необходимых для долгосрочного присутствия на спутнике и будущих миссий на Марс.
