IBM и NASA представили открытую модель искусственного интеллекта NASA-IBM Lunar Foundation Model, которая поможет учёным анализировать многолетние данные наблюдений за Луной и реализовывать планы по обеспечению постоянного присутствия человека на естественном спутнике Земли.

Модель доступна всем желающим и обучена на более чем 30 слоях данных, собранных с девяти приборов в рамках четырёх миссий NASA, включая миссию Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Система пополнила семейство базовых открытых моделей Prithvi, которые IBM и NASA совместно разрабатывают для анализа геопространственных данных, метеорологии и других областей.

С помощью новой модели исследователи смогут обнаруживать возможные месторождения льда в постоянно затенённых районах Луны, составлять карты кратеров для выбора безопасных мест посадки и изучать вулканические образования. Раньше для решения таких задач учёные вручную анализировали карты и снимки или использовали средства машинного обучения с более низким разрешением. В ходе сравнительных испытаний модель распознала ключевые объекты на поверхности Луны с точностью, превышающей показатели распространённых методов на 23%.

Лунный лёд представляет особый интерес, поскольку указывает на наличие воды и кислорода, которые понадобятся для создания лунной базы и производства ракетного топлива для полётов на Марс. США планируют высадить астронавтов на Луну в 2028 году и испытать новые технологии, необходимые для обеспечения постоянного присутствия человека на спутнике Земли и подготовки будущих миссий на Марс.