NASA и IBM представили ИИ-модель для поиска льда на Луне
Открытая NASA-IBM Lunar Foundation Model будет анализировать многолетние данные лунных миссий, прежде всего для оценки вероятности залежей льда в полярных кратерах.
NASA и IBM представили открытую ИИ-модель NASA-IBM Lunar Foundation Model для анализа данных о Луне. Её исходный код и архитектура опубликованы на Hugging Face и GitHub, сообщает HotHardware.
Модель обучена на данных аппарата Lunar Reconnaissance Orbiter, которые NASA собирало на протяжении 17 лет. Она предназначена для работы с разнородными наборами наблюдений, включая мультиспектральные карты и телеметрию высокого разрешения. Ранее такие данные исследователям приходилось обрабатывать вручную либо с помощью отдельных специализированных алгоритмов, требовавших высокопроизводительных вычислений.
Одной из основных задач модели станет поиск и оценка устойчивости льда в кратерах у северного и южного полюсов Луны. Речь идёт о постоянно затенённых областях, куда солнечный свет не попадал миллиарды лет. Возможные запасы льда рассматриваются как ресурс для будущих лунных миссий: воду можно использовать для обеспечения экипажей, а также получать из неё кислород и водород.
Кроме поиска льда, модель можно адаптировать для других исследований Луны. В частности, NASA указывает на её применение для выявления нерегулярных участков лунных морей — относительно молодых вулканических образований, изучение которых помогает уточнять представления о тепловой эволюции спутника.
NASA предлагает использовать модель независимым исследователям, студентам и разработчикам космических технологий для анализа собственных данных.