IBM와 NASA는 미국 및 일본 미션으로부터 수십 년간의 다중 모드 달 데이터를 단일 표현으로 통합하는 AI 시스템인 NASA-IBM Lunar Foundation Model을 오픈소스로 공개했습니다. IBM의 TerraMind 아키텍처를 기반으로 구축된 이 모델은 복잡한 조명과 데이터 해상도와 같은 과제를 해결하기 위해 다양한 스케일과 시야각에서의 관측을 통합합니다.

이 모델은 초기에 미기록 크레이터 매핑, 화산 역사 조사 및 극지방의 얼음 위치 찾기에 우선적으로 사용됩니다. 기본 모델의 90% 가중치를 동결한 상태로 경량 저순위 어댑터(LoRA)를 사용하여 기본 모델을 미세 조정합니다. 테스트에서 얼음 탐사를 위해 SwinV2 트랜스포머와 비교하여 오류율을 22% 감소시켰으며, 크레이터 감지 및 화산 특징 매핑에서 작업 특화 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.

이 오픈소스 릴리스는 과학자들이 달 지형을 탐험하고 Artemis 프로그램을 위해 물과 헬륨-3과 같은 자원을 식별하는 데 미래 우주비행사들을 돕는 것을 목표로 합니다.