Луна находится очень близко к Земле, но остается много вопросов о естественном спутнике, которые изучают многочисленные исследователи. Лишь недавно стало известно, что Луна сотрясается и медленно уменьшается в размерах. История формирования Луны является предметом многочисленных исследований. В настоящее время некоторые ученые считают, что Луна могла сформироваться всего за пять часов.
Источник: нейросеть freepik
Получение таких результатов в последние десятилетия занимало значительное количество времени. Исследователям приходилось вручную анализировать собранные с Луны данные. IBM и NASA теперь стремятся ускорить эту работу. С этой целью они совместно разработали новую модель ИИ, которая будет доступна всем исследователям в качестве проекта с открытым исходным кодом.
Согласно заявлению, так называемая «Nasa-IBM Lunar Foundation Model» была «обучена с использованием обширных наборов данных наблюдений за Луной от исследователей IBM и NASA». Утверждается, что это делает модель на 23% точнее, чем традиционные методы. Это возможно благодаря тому, что модель ИИ может выявлять «скрытые корреляции между многими различными типами и уровнями разрешения лунных данных».
Модель ИИ разработана для достижения особенно хороших результатов в трех областях. Во-первых, исследователи могут использовать ее для определения наличия скоплений льда на Луне. Этот лед может находиться в затененных областях Луны, которые трудно наблюдать. Для преодоления этого ограничения ИИ объединяет многомодальные данные наблюдений с различным разрешением для составления прогнозов. По сравнению с другими моделями, ожидается, что погрешность прогнозов будет примерно на 22% ниже.
Кроме того, ИИ может исследовать вулканическую историю Луны. Исследователям удалось повысить эффективность обнаружения вулканических объектов по сравнению с другими моделями. При сохранении того же уровня точности вычисления обходятся дешевле.
Наконец, модель предназначена для помощи в обнаружении кратеров. Анализ этих кратеров позволяет более точно определить возраст различных лунных регионов и выявить безопасные места посадки для будущих лунных миссий. По данным NASA и IBM, исследователи могут «идентифицировать, контекстуализировать и классифицировать» кратеры с разрешением в метры. Ожидается, что вычисления, выполняемые моделью, будут значительно дешевле.
Новый ИИ будет выпущен как проект с открытым исходным кодом в рамках проекта Prithvi. Это семейство моделей с открытым исходным кодом, ранее разработанных NASA и IBM. Prithvi-EO предназначен для наблюдения за поверхностью Земли, а Prithvi-WxC предоставляет данные о погоде и климате.
