NASA și IBM au lansat, joi, 10 septembrie, un nou model AI menit să ajute cercetătorii să proceseze mai rapid volumul uriaș de date colectate despre Lună. Modelul, numit NASA-IBM Lunar Foundation Model, este disponibil gratuit, cu cod deschis, pe platforma Hugging Face, iar codul complet a fost publicat și pe GitHub, pentru testare și experimentare.
De ce are nevoie NASA de un asemenea instrument
Agenția americană a strâns, în peste șase decenii de misiuni lunare, un volum uriaș de imagini, hărți și măsurători. Doar datele trimise de sonda Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) depășesc, ca volum, datele tuturor celorlalte misiuni planetare ale NASA la un loc.
Analiza manuală a acestei cantități de informații necesită timp și personal specializat. „NASA a petrecut decenii construind o înregistrare științifică extraordinară a Lunii, dar colectarea datelor e doar o parte a muncii”, a declarat Kevin Murphy, responsabil-șef pentru date științifice și inteligență artificială la sediul central al NASA, citat în comunicatul agenției.
Antrenat pe aproape două milioane de imagini
Modelul a fost antrenat, în cea mai mare parte, pe date de la LRO, aflată pe orbita Lunii de 17 ani și responsabilă pentru un mozaic aproape complet al suprafeței lunare, în rezoluție ridicată. Setul de antrenament a cuprins aproximativ două milioane de secțiuni de imagine: peste un milion de fotografii de mare rezoluție, la o rezoluție de un metru, și aproape 964.000 de imagini multispectrale, la o rezoluție de 100 de metri.
Pe lângă datele LRO, echipa a folosit imagini și date de teren de la alte misiuni, printre care GRAIL al NASA, Lunar Prospector și sonda japoneză Selene, operată de agenția spațială JAXA.
Cratere, foste zone vulcanice și gheață la poli
Odată antrenat, modelul poate fi adaptat rapid, cu cantități mici de date etichetate manual, la sarcini specifice de cercetare lunară: cartografierea craterelor, identificarea unor formațiuni vulcanice tinere și estimarea locurilor unde ar putea exista gheață de apă, aproape de polii Lunii.
Într-un test citat de NASA, modelul a detectat automat un crater nou-format, apărut lângă craterul Einstein după impactul unui etaj de rachetă SpaceX — o demonstrație a capacității sale de a recunoaște schimbări de suprafață care nu apăruseră în datele de antrenament. Pentru cercetătorii care studiază gheața polară, modelul poate estima unde sunt stabile petice de gheață, în regiunile permanent umbrite ale Lunii, capabile să păstreze gheața timp de miliarde de ani.
