NASAとIBM、月科学のためのAI基盤モデルを発表

NASAとIBMは、月科学研究を支援する初のオープンソースAIモデル「NASA-IBM Lunar Foundation Model」を発表した。このモデルは、NASAの月周回衛星「ルナー・リコネサンス・オービター(LRO)」のデータを中心に、約200万枚の画像タイルを用いて学習された。これにより、研究者は月の表面の分析、地質学的過去の理解、将来の月探査計画の策定を迅速に行えるようになる。従来のモデルとは異なり、基盤モデルは広範なデータで事前学習されているため、少量のデータで様々な科学的領域に適用可能で、クレーターのマッピング、火山活動の痕跡の特定、極域の氷の存在推定などに活用できる。このモデルはHugging Faceで公開されており、GitHubでコードが利用可能。NASAのAI for Science戦略の一環であり、地球観測データに基づくPrithviモデルや太陽活動予測のSuryaモデルといった他のAIモデルも開発されている。