La NASA et IBM mettent des outils d’IA pour l’étude de la Lune à la disposition des chercheurs du monde entier

La NASA et IBM ont publié un modèle d’intelligence artificielle en open source qui peut aider les chercheurs à repérer d’éventuels dépôts de glace, à cartographier les cratères et à étudier les formations volcaniques sur la Lune. Cet outil pourrait accélérer des travaux qui exigeaient souvent des scientifiques qu’ils examinent manuellement de vastes collections d’images ou utilisent des systèmes de moindre résolution conçus pour une seule tâche.

Le NASA-IBM Lunar Foundation Model a été entraîné à partir de décennies d’observations provenant de neuf instruments répartis sur quatre missions lunaires. Lors de tests de référence, ses performances dans l’identification de caractéristiques importantes de la surface ont été jusqu’à 23 % supérieures à celles de méthodes de comparaison couramment utilisées. Des cartes plus détaillées des cratères pourraient guider la recherche de sites d’atterrissage plus sûrs, tandis que des indices de glace dans les régions plongées en permanence dans l’ombre pourraient signaler la présence d’eau susceptible de subvenir aux besoins de futurs équipages et de contribuer à la production d’oxygène ou de carburant pour fusées.

Parallèlement au modèle, les partenaires ont publié un jeu de données contenant des dizaines de milliers de cartes et d’images, dans lequel les observations de différents instruments sont alignées pour l’analyse. Ces deux ressources sont accessibles au public sur la plateforme open source Hugging Face.

Cet accès permet aux équipes de recherche d’adapter le modèle à de nouvelles questions scientifiques plutôt que d’organiser les données sous-jacentes et de construire un système d’IA à partir de zéro. Cette publication soutient le programme Artemis de la NASA, qui développe les technologies nécessaires à une présence humaine durable sur la Lune et à de futures missions plus lointaines dans l’espace.