A IBM e a NASA tornaram código aberto o modelo base lunar NASA-IBM Lunar Foundation Model, um sistema de IA que consolida décadas de dados lunares multimodais de missões dos EUA e do Japão em uma única representação. Construído sobre a arquitetura TerraMind da IBM, o modelo integra observações em diferentes escalas e ângulos de visão para enfrentar desafios como iluminação complexa e resolução de dados.
O modelo é inicialmente priorizado para mapear crateras não catalogadas, investigar a história vulcânica e localizar gelo nas regiões polares. Ele usa adaptadores de baixo posto leves (LoRA) para ajustar o modelo base enquanto mantém 90% dos pesos congelados. Nos testes, reduziu as taxas de erro em 22% em comparação com um transformer SwinV2 para prospecção de gelo e superou modelos específicos de tarefa na detecção de crateras e no mapeamento de características vulcânicas.
Este lançamento de código aberto visa ajudar cientistas a explorar a paisagem lunar e auxiliar futuros astronautas na identificação de recursos como água e hélio-3 para o programa Artemis.