美国国家航空航天局（NASA）与IBM推出了一款用于处理月球数据的人工智能模型。它可辅助绘制陨石坑分布图、识别火山地貌，并评估月球两极附近哪些地方可能保存冰。
约两百万个影像图块
NASA-IBM Lunar Foundation Model于9月10日公布。模型主要使用月球勘测轨道飞行器的数据进行训练，该探测器自2009年以来一直在研究月球。开发团队使用了约两百万个影像图块，以及地形数据和其他任务的资料。
作为基础模型，它先在大量数据上完成训练，再由研究人员针对具体任务进行微调。这种方式使每项研究都不必从零开始开发新算法。
预测结果意味着什么
极地冰是其应用方向之一。模型评估冰在月表或地下保持稳定所需的条件。这种评估并不能确认冰储量的存在，结果仍需进一步科学验证。
模型还可识别陨石坑和月表变化。比较不同影像时，需要考虑光照条件，因为光照会影响细小地形特征的可见程度。
模型已在Hugging Face上开放，用于微调和推理的代码已发布在GitHub。研究人员可以将这些资源用于自己的任务，并与其他算法的结果进行比较。
