Революционный ИИ NASA и IBM для исследования Луны
Совместный проект NASA и IBM представил открытую модель искусственного интеллекта NASA-IBM Lunar Foundation Model, предназначенную для детального исследования поверхности Луны и анализа её характеристик.
Масштабы обучения и технические вызовы
Для обучения системы использовали петабайты данных, накопленные аппаратом Lunar Reconnaissance Orbiter за 17 лет непрерывной работы. Искусственный интеллект обработал примерно 2 миллиона изображений: свыше 1 миллиона высокоточных снимков с разрешением 1 метр и почти 964 тысячи мультиспектральных снимков. Дополнительно привлекали информацию из миссий GRAIL, Lunar Prospector и японского космического аппарата SELENE.
Разработка лунной модели оказалась намного сложнее, чем создание аналогичных систем для Земли. Отсутствие атмосферы приводит к тому, что тени на Луне невероятно контрастны и полностью чёрны, не содержа полезной информации. Постоянное изменение угла падения солнечного света делает один и тот же объект визуально различным в разные периоды. Традиционный подход восстановления 90 процентов изображения по его 10 процентам не сработал, так как большинство кратеров выглядят почти идентично с орбитальной перспективы. Решение нашлось в разделении лунной поверхности на отдельные сектора и полном отделении обучающего набора от тестового.
Практическое применение и результаты
Универсальность фундаментальной модели позволяет специалистам адаптировать её под различные задачи, используя минимальное количество размеченных данных. Система показала значительные успехи в нескольких направлениях.
При поиске водяного льда алгоритм моделирует его стабильность как на поверхности, так и под ней в постоянно затемнённых полярных регионах, сократив ошибки на 23 процента по сравнению с системой SwinV2-B от Microsoft. В картографировании кратеров точность возросла на 19 процентов при использовании лишь половины обучающих данных. Примечательно, что система успешно идентифицировала новый кратер, образованный при падении ракеты SpaceX Falcon 9 5 августа, отличив его от существующих образований. При исследовании лунного вулканизма ИИ ускоряет обнаружение редких молодых вулканических формаций, позволяя лучше понять тепловую эволюцию и историю охлаждения естественного спутника Земли.
Место в глобальной стратегии
Представленная лунная модель стала частью экосистемы "AI for Science", которую совместно разрабатывают NASA и IBM, и была встроена в открытый инструментарий TerraTorch. К этому же направлению относятся семейство моделей Prithvi для мониторинга природных катастроф и сельскохозяйственной продуктивности на Земле, а также модель Surya для прогнозирования солнечных вспышек и космической погоды.
