NASA와 IBM, 전 세계 연구자에게 달 연구 AI 도구 공개

NASA와 IBM이 연구자들의 달 얼음 매장 가능 지역 탐색, 충돌구 지도 제작, 화산 지형 연구를 돕는 오픈소스 인공지능 모델을 공개했다. 이 도구는 과학자들이 방대한 이미지 자료를 수작업으로 검토하거나 단일 과제용으로 구축된 저해상도 시스템을 사용해야 했던 작업의 속도를 높일 수 있다.

NASA-IBM Lunar Foundation Model은 네 차례의 달 탐사에서 사용된 아홉 개 관측기기의 수십 년치 관측 자료로 학습됐다. 벤치마크 시험에서는 중요한 표면 지형을 식별하는 성능이 널리 사용되는 비교 방법보다 최대 23% 높았다. 더 상세한 충돌구 지도는 더 안전한 착륙지 탐색에 도움이 될 수 있다. 또한 영구 음영 지역의 얼음 흔적은 향후 탐사대의 생활을 지원하고 산소나 로켓 연료 생산에 활용할 수 있는 물의 존재를 시사할 수 있다.

두 기관은 모델과 함께 수만 개의 지도와 이미지가 담긴 데이터셋도 공개했다. 서로 다른 관측기기의 자료는 분석할 수 있도록 정렬돼 있다. 두 자료 모두 오픈소스 플랫폼 Hugging Face를 통해 누구나 이용할 수 있다.

이러한 접근성 덕분에 연구팀은 기초 데이터를 정리하고 AI 시스템을 처음부터 구축하는 대신 새로운 과학적 질문에 맞춰 모델을 조정할 수 있다. 이번 공개는 달에서 인류가 지속적으로 활동하고 향후 더 먼 우주로 탐사에 나가는 데 필요한 기술을 개발하는 NASA의 아르테미스 프로그램을 지원한다.