NASA и IBM представили открытую фундаментальную ИИ-модель для изучения поверхности Луны. NASA-IBM Lunar Foundation Model доступна через Hugging Face вместе с набором данных, который исследователи смогут использовать для создания собственных систем. Модель создавалась на фоне подготовки NASA к новым миссиям Artemis и предназначена для решения нескольких задач анализа лунной поверхности. Одним из наиболее перспективных направлений стало выявление областей, где может находиться лед. При сравнении с моделью компьютерного зрения SwinV2-B от Microsoft система NASA и IBM продемонстрировала на 23% меньше ошибок. В отдельном тесте по поиску и классификации кратеров она превзошла этот ориентир на 19%, используя при этом вдвое меньший объем обучающих данных.
Создание модели потребовало отдельного подхода к обработке лунных снимков. В отличие от Земли, где атмосфера рассеивает солнечный свет, на Луне тени имеют практически черные границы, а затемненные участки изображения не содержат дополнительной информации. Поэтому один и тот же кратер при разных условиях съемки может выглядеть совершенно иначе. Стандартный метод компьютерного зрения с удалением части изображения и последующим восстановлением также оказался малоэффективным: большое количество лунных кратеров имеет схожий внешний вид. Исследователи разделили поверхность спутника на отдельные сектора и использовали для обучения и тестирования разные области, что позволило повысить согласованность данных. Практическая проверка состоялась после падения аппарата SpaceX Falcon 9 на Луну 5 августа: модель смогла распознать свежий кратер на снимке, хотя он почти полностью совпадал с существующим образованием.
Еще одним результатом проекта стал открытый набор данных, собранный из материалов миссий NASA Lunar Reconnaissance Orbiter и GRAIL, а также японского аппарата SELENE. В него вошли десятки тысяч изображений и показаний научных приборов. Исследователи создали общую координатную сетку, связывающую изображения с другими типами данных, и получили более двух миллионов совмещенных точек. В NASA и IBM считают, что этот массив может оказаться не менее значимым результатом работы, чем сама модель, поскольку ранее для подобных исследований не существовало столь комплексно организованных данных. Точная дата миссии Artemis III пока не определена, однако новая система должна предоставить ученым дополнительный инструмент для подготовки будущих исследований Луны.