IBM y la NASA lanzan modelo de IA para ayudar a mapear hielo y cráteres de la Luna

ESTADOS UNIDOS.- IBM y la NASA presentaron este jueves un modelo de IA de código abierto diseñado para ayudar a los científicos a analizar décadas de datos de observación lunar y respaldar los planes para una presencia humana sostenida en el satélite.
El modelo base lunar de la NASA e IBM (NASA-IBM Lunar Foundation Model) es una herramienta de IA de acceso público diseñada para estudiar la Luna. Fue entrenado con más de 30 capas de datos recopilados por nueve instrumentos en cuatro misiones de la NASA, incluida la sonda Lunar Reconnaissance Orbiter.
Este modelo se suma a la familia Prithvi de modelos base de código abierto de IBM y la NASA, que abarcan aplicaciones geoespaciales, meteorológicas y de otros tipos.
Puede ayudar a los investigadores a identificar posibles depósitos de hielo en las regiones de la Luna permanentemente en sombra, mapear cráteres para seleccionar sitios de aterrizaje seguros y estudiar formaciones volcánicas; tareas que tradicionalmente requerían que los científicos revisaran mapas e imágenes manualmente o dependieran de herramientas de aprendizaje automático de menor resolución.
En pruebas comparativas, el modelo identificó características clave de la superficie lunar con una precisión hasta un 23% mayor que los métodos de uso generalizado, según informaron la NASA e IBM.
El hielo lunar es de especial interés para las agencias espaciales porque indica la presencia de agua y oxígeno, recursos considerados esenciales para una futura base lunar y para la producción de combustible de cohetes destinado a misiones a Marte.
El programa Artemis de la NASA planea llevar astronautas de vuelta a la Luna en 2028, probando nuevas tecnologías para una presencia lunar sostenida y futuras misiones a Marte.