IBMとNASAは、NASA-IBM Lunar Foundation Modelをオープンソース化しました。これは、米国のミッションと日本のミッションから数十年にわたるマルチモーダルな月面データを単一の表現に統合するAIシステムです。IBMのTerraMindアーキテクチャに基づいて構築され、複雑な照明やデータ解像度などの課題に対処するために、異なるスケールと視点からの観測を統合しています。

このモデルは当初、未分類のクレーターのマッピング、火山活動の歴史の調査、極域での氷の位置特定に優先的に使用されます。ベースモデルの90%の重みを凍結したまま、軽量な低ランクアダプター（LoRA）を使用してファインチューニングを行います。テストでは、氷探査においてSwinV2トランスフォーマーと比較してエラー率を22%削減し、クレーターの検出や火山特徴のマッピングにおいてタスク固有のモデルを上回りました。

このオープンソースリリースは、科学者が月面を探査し、Artemisプログラムのために水やヘリウム-3などの資源を特定するのを将来の宇宙飛行士が支援することを目的としています。