La NASA e IBM ponen herramientas de IA lunar a disposición de investigadores de todo el mundo

La NASA e IBM han publicado un modelo de inteligencia artificial de código abierto que puede ayudar a los investigadores a encontrar posibles depósitos de hielo, cartografiar cráteres y estudiar formaciones volcánicas en la Luna. La herramienta podría agilizar tareas que a menudo han exigido a los científicos examinar manualmente grandes colecciones de imágenes o utilizar sistemas de menor resolución diseñados para una sola tarea.

El NASA-IBM Lunar Foundation Model se entrenó con décadas de observaciones de nueve instrumentos de cuatro misiones lunares. En pruebas comparativas, su rendimiento al identificar características importantes de la superficie fue hasta un 23 % superior al de métodos de comparación ampliamente utilizados. Los mapas más detallados de los cráteres podrían orientar la búsqueda de lugares de alunizaje más seguros, mientras que los indicios de hielo en regiones permanentemente en sombra podrían señalar la presencia de agua que permitiría abastecer a futuras tripulaciones y contribuir a la producción de oxígeno o combustible para cohetes.

Junto con el modelo, los socios publicaron un conjunto de datos que contiene decenas de miles de mapas e imágenes, con observaciones de distintos instrumentos alineadas para su análisis. Ambos recursos están disponibles públicamente a través de la plataforma de código abierto Hugging Face.

Ese acceso permite a los equipos de investigación adaptar el modelo a nuevas preguntas científicas, en lugar de organizar los datos subyacentes y construir un sistema de IA desde cero. La publicación apoya el programa Artemis de la NASA, que desarrolla las tecnologías necesarias para una presencia humana sostenida en la Luna y futuras misiones a regiones más lejanas del espacio.