NASA и IBM представили модель искусственного интеллекта для работы с лунными данными. Она помогает картографировать кратеры, распознавать вулканические образования и оценивать, где у полюсов Луны может сохраняться лёд.
Около двух миллионов фрагментов снимков
О запуске NASA-IBM Lunar Foundation Model объявили 10 сентября. Основой обучения стали данные аппарата Lunar Reconnaissance Orbiter, который изучает Луну с 2009 года. Разработчики использовали около двух миллионов фрагментов изображений, а также данные о рельефе и материалы других миссий.
Это базовая модель: она заранее обучена на большом массиве данных, после чего исследователи могут дообучать её под отдельные задачи. Такой подход позволяет не создавать новый алгоритм с нуля для каждого исследования.
Что показывают прогнозы
Одно из направлений работы связано с полярным льдом. Модель оценивает условия, при которых он может оставаться устойчивым на поверхности или под ней. Такая оценка не подтверждает наличие залежей: результаты требуют дальнейшей научной проверки.
Модель также распознаёт кратеры и изменения поверхности. При сравнении снимков необходимо учитывать освещение: от него зависит, насколько хорошо видны небольшие детали рельефа.
Модель доступна на Hugging Face, а код для её дообучения и применения опубликован на GitHub. Исследователи могут использовать эти материалы для собственных задач и сравнивать результаты с другими алгоритмами.
