IBM e NASA criam modelo de IA em open source para viabilizar presença humana na Lua
Modelo foi treinado com mais de 30 camadas de dados coletados em quatro missões da NASA.
A IBM e a NASA divulgaram nesta quinta-feira,10/9, um modelo de IA de código aberto projetado para ajudar cientistas a analisar décadas de dados de observação lunar e apoiar planos para uma presença humana sustentada na Lua.
O “NASA-IBM Lunar Foundation Model” é uma ferramenta de IA de acesso público destinada ao estudo da Lua. Ele foi treinado com mais de 30 camadas de dados coletados por nove instrumentos em quatro missões da NASA, incluindo a sonda Lunar Reconnaissance Orbiter.
O modelo integra a família Prithvi de modelos de base (foundation models) de código aberto da IBM e da NASA, que abrange aplicações geoespaciais, meteorológicas e outras.
Ele pode ajudar pesquisadores a identificar possíveis depósitos de gelo em regiões da Lua permanentemente sombreadas, mapear crateras para selecionar locais de pouso seguros e estudar formações vulcânicas — tarefas que, tradicionalmente, exigiam que cientistas examinassem mapas e imagens manualmente ou dependessem de ferramentas de aprendizado de máquina de menor resolução.
Em testes de desempenho, o modelo identificou características importantes da superfície lunar com uma precisão até 23% maior do que métodos amplamente utilizados, informaram a NASA e a IBM. O gelo lunar é de particular interesse para as agências espaciais porque indica a presença de água e oxigênio, recursos considerados essenciais para uma futura base lunar e para a produção de combustível de foguetes para missões a Marte.
O programa Artemis, da NASA, planeja levar astronautas de volta à Lua em 2028, testando novas tecnologias para uma presença lunar sustentada e futuras missões a Marte.
