<pDe ani de zile studiem Luna. NASA a adunat de decenii date din misiuni de explorare lunară și investigații științifice, iar datele colectate de Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) depășesc în multe privințe totalul datelor provenite din celelalte misiuni interplanetare ale NASA. <pAnaliza unui volum atât de mare de date necesită mult timp și eforturi științifice. Pentru a face față acestei provocări, NASA și IBM au dezvoltat un model AI care ajută la filtrarea datelor lunare — această realizare a fost anunțată de agenție la data de 10 septembrie. Modelul open-source poartă numele NASA-IBM Lunar Foundation Model și este disponibil în prezent gratuit pe platforma Hugging Face. <p„În cercetarea Lunii s-a construit de-a lungul decadelor o arhivă științifică excepțională, dar colectarea datelor reprezintă doar o parte din muncă”, a declarat Kevin Murphy, șeful departamentului pentru date științifice al NASA și interimarul directorului pentru date și inteligență artificială.

Scopurile practice ale modelului AI în studiul Lunii

<pNoul model AI poate sprijini cercetătorii în sarcini precum cartografierea craterelor, identificarea formațiunilor vulcanice tinere și modelarea posibilei prezențe a gheții în apropierea polilor lunari. <pMurphy a subliniat că pentru NASA este important ca datele științifice să fie ușor de descoperit și utilizat. În acest scop, NASA, în colaborare cu IBM, dezvoltă și lansează modele AI care să susțină cercetarea științifică. Modelele anterioare s-au concentrat, de exemplu, pe monitorizarea Pământului sau pe heliophysics. <pAcest lucru face parte dintr-un trend mai amplu de utilizare a AI în științele planetare. Mai multe agenții spațiale din lume și companii private lucrează pentru a crește productivitatea științifică, a reduce costurile și a accelera fluxurile de lucru prin intermediul modelelor AI.

Modelul de bază NASA-IBM pentru Lună arată posibilitățile

<pModelul NASA-IBM Lunar Foundation arată tot ceea ce se poate realiza atunci când AI este integrat în datele științifice de înaltă calitate ale NASA — a declarat Murphy în cadrul conferinței de presă. Este o oportunitate reală pe care o vedem în AI: să extragem noi descoperiri din seturi mari de date. <pModelul AI a fost în mare parte antrenat pe baza datelor provenite de la misiunea LRO. <pÎn decurs de șaptesprezece ani, sonda orbitală a NASA dedicată Lunii a adunat aproape un mozaic complet al suprafeței lunare, sub forma unor imagini detaliate, la rezoluție înaltă.

Impactul potențial al AI în explorarea Lunii

<pAcest demers ilustrează potențialul AI în studiul Lunii, arătând cum volumele mari de date pot genera noi descoperiri. <pColaborarea dintre NASA și IBM demonstrează cum structurile organizaționale pot crește productivitatea științifică, pot reduce costurile și pot accelera fluxurile de lucru prin integrarea AI în cercetare. <pPe măsură ce tehnologiile AI devin mai accesibile, datele științifice ar putea fi disponibile pentru comunitatea internațională, stimulând educația și inspirația pentru viitoarele misiuni.
Sursa: Space.com


Sursa foto: NASA