IBM और NASA ने NASA-IBM Lunar Foundation Model को ओपन-सोर्स कर दिया है, जो एक AI सिस्टम है जो अमेरिकी और जापानी मिशनों से डेटा के दशकों के मल्टीमोडल चंद्र डेटा को एक एकीकृत प्रतिनिधित्व में समेटता है। IBM की TerraMind आर्किटेक्चर पर बना, यह मॉडल जटिल प्रकाश और डेटा रिज़ॉल्यूशन जैसे चुनौतियों से निपटने के लिए विभिन्न स्केल और दृश्य कोणों पर अवलोकनों को एकीकृत करता है।
मॉडल का उपयोग शुरू में कैटलॉगबद्ध नहीं किए गए क्रेटर का मानचित्रण, ज्वालामुखीय इतिहास की जांच और ध्रुवीय क्षेत्रों में बर्फ की खोज के लिए प्राथमिकता दी जाती है। यह बेस मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए हल्के लो-रैंक एडाप्टर्स (LoRA) का उपयोग करता है, जबकि 90% वजन को फ्रोजन रखता है। परीक्षण में, बर्फ की खोज के लिए SwinV2 ट्रान्सफॉर्मर की तुलना में त्रुटि दरों को 22% कम किया और क्रेटर डिटेक्शन और ज्वालामुखीय विशेषताओं के मानचित्रण में विशिष्ट कार्य मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया।
यह ओपन-सोर्स रिलीज वैज्ञानिकों को चंद्र सतह का अन्वेषण करने और Artemis कार्यक्रम के लिए पानी और हीलियम-3 जैसे संसाधनों की पहचान में भविष्य के अंतरिक्ष यात्रियों की मदद करने के लिए है।