IBM lanserar öppen AI-modell för NASA:s månforskning

IBM och NASA har lanserat NASA-IBM Lunar Foundation Model, en öppen AI-modell som finns på Hugging Face. Den ska hjälpa forskare att analysera petabyte av månobservationsdata och identifiera geologiska egenskaper som är viktiga för framtida utforskning.

Modellen har tränats på en multimodal NASA-datamängd. Forskare kan anpassa modellen för att undersöka olika egenskaper på månen, i stället för att bygga en separat modell för varje uppgift. IBM och NASA uppger att modellen har identifierat kratrar och vulkaniska egenskaper mer träffsäkert och minskat felen vid lokalisering av möjliga isavlagringar.

Datamängden släpps tillsammans med modellen. Den beskrivs som den första enhetliga, offentligt tillgängliga samlingen som har gjorts klar för maskininlärning. Den samlar över 30 rumsligt samordnade lager från nio instrument i fyra uppdrag. Materialet innehåller tiotusentals bilder och kartor från NASA:s Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) och GRAIL-uppdraget.

IBM har arbetat med NASA i över fem decennier, bland annat under Apollo-uppdragen. Företaget säger att modellen kan hjälpa forskare att studera månens geologi, bedöma möjliga landningsplatser och stödja framtida arbete med att hitta resurser som isavlagringar. Den kan också underlätta studier av månens vulkaniska historia, termiska utveckling och geologiska förflutna.