NASA и IBM открыли Lunar Foundation Model: модель на 17 годах данных LRO снижает ошибку прогноза льда на 22%

NASA и IBM представили Lunar Foundation Model — открытую ИИ-модель, предназначенную для анализа лунной поверхности. Это один из первых open-source проектов такого масштаба в планетологии: модель обучена на данных, собранных орбитальным аппаратом Lunar Reconnaissance Orbiter за 17 лет работы.

В обучении использовано почти 2 миллиона тайлов (фрагментов снимков). На тестах модель показала снижение ошибки при предсказании залежей полярного льда на 22% по сравнению с лучшей из существующих моделей-конкурентов. Это открывает новые возможности для планирования будущих миссий и поиска ресурсов на Луне.

Исходный код и веса модели доступны сообществу — любой исследователь может дообучить её на своих данных или использовать как основу для новых задач лунной геологии.