NASA спільно з IBM презентували Lunar Foundation Model — відкриту модель штучного інтелекту, призначену для дослідження місячної поверхні. Як повідомляє IBM, цю модель вже можна завантажити через платформу Hugging Face і використовувати, зокрема, для пошуку ділянок, де потенційно може бути водяний лід.
Під час тестування Lunar Foundation Model показала кращі результати, ніж система комп’ютерного зору SwinV2-B від Microsoft. Зокрема, у завданні з пошуку можливих покладів льоду кількість помилок зменшилася на 23%, а при виявленні та класифікації кратерів модель перевершила SwinV2-B на 19%, використовуючи при цьому вдвічі менше навчальних даних.
Розробка моделі була ускладнена особливостями місячних знімків. Через відсутність атмосфери тіні на Місяці дуже різкі, а освітлення поверхні змінюється залежно від положення Сонця. Це призводить до того, що один і той самий кратер може виглядати по-різному на різних зображеннях. Щоб уникнути помилок під час навчання, дослідники розділили поверхню Місяця на сектори та використовували різні ділянки для навчання і тестування.
Разом із моделлю NASA та IBM оприлюднили відкритий набір даних, який може стати у пригоді іншим дослідникам для створення власних ШІ-моделей. У набір увійшли десятки тисяч зображень та інструментальних даних із місій NASA Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO), Grail, а також японської місії Selene. Дані були синхронізовані між різними типами вимірювань, щоб вони відповідали одним і тим самим ділянкам місячної поверхні.