IBM et NASA ont ouvert en open source le modèle de base lunaire NASA-IBM Lunar Foundation Model, un système d'IA qui consolide des décennies de données lunaires multimodales provenant de missions américaines et japonaises en une seule représentation. Construit sur l'architecture TerraMind d'IBM, le modèle intègre des observations à différentes échelles et angles de vue pour relever des défis tels que l'éclairage complexe et la résolution des données.
Le modèle est initialement priorisé pour cartographier les cratères non répertoriés, enquêter sur l'histoire volcanique et localiser la glace dans les régions polaires. Il utilise des adaptateurs de bas rang légers (LoRA) pour affiner le modèle de base tout en gelant 90 % des poids. Lors des tests, il a réduit les taux d'erreur de 22 % par rapport à un transformateur SwinV2 pour la prospection de glace et a surpassé les modèles spécifiques à la tâche dans la détection des cratères et la cartographie des caractéristiques volcaniques.
Cette publication open source vise à aider les scientifiques à explorer le paysage lunaire et à assister les futurs astronautes dans l'identification de ressources telles que l'eau et l'hélium-3 pour le programme Artemis.