IBM en NASA lanceren open-source Lunar Foundation Model

IBM en NASA presenteren NASA-IBM Lunar Foundation Model, een open-source AI-model dat wetenschappers moet ondersteunen bij de analyse van maanobservaties. Het model is getraind op meer dan 30 datalagen die afkomstig zijn van negen instrumenten tijdens vier NASA-missies.

Het richt zich op het detecteren van ijsafzettingen op de donkere kant van de maan, waarmee water- en zuurstofbronnen kunnen worden aangetoond, cruciaal voor een toekomstige maanbasis en voor de productie van raketbrandstof. Daarnaast maakt het model kartografische kraters in kaart, waardoor veilige landingsplekken voor toekomstige bemande missies kunnen worden geïdentificeerd.

In tests levert het model een 23% hogere nauwkeurigheid op ten opzichte van de methoden die tot nu toe werden gebruikt, wat een extra veiligheidsmargin biedt voor astronauten die in 2028 op de maan moeten landen. Het model wordt publiek beschikbaar gesteld via een open-source repository, waardoor de bredere wetenschappelijke gemeenschap de data kan benutten en uitbreiden.

IBM en NASA hebben eerder meerdere open-source AI-modellen ontwikkeld om ruimtelijke gegevens te delen en dit nieuwe model zet die samenwerking voort.

Meer details staan op de pagina van Bright.