NASA và IBM phát hành AI miễn phí phát hiện băng nước trên Mặt Trăng chính xác hơn 22%

Việc tìm kiếm băng nước trên Mặt Trăng là một trong những bài toán khó nhất trong khoa học hành tinh. Băng không phân bố đồng đều, nó ẩn mình trong các hố va chạm vĩnh viễn bị che khuất ở hai cực, và việc xác định nó từ quỹ đạo đòi hỏi phải phân biệt các tín hiệu quang phổ mờ nhạt với nhiễu từ thiết bị. Mô hình Lunar Foundation Model của IBM và NASA được thiết kế đặc biệt cho vấn đề đó.

Lunar Foundation Model là một AI mã nguồn mở được huấn luyện trên hơn hai triệu hình ảnh từ năm tàu vũ trụ quay quanh Mặt Trăng: Lunar Reconnaissance Orbiter, GRAIL, Lunar Prospector, SELENE/Kaguya và các tàu khác. Mô hình này có sẵn trên Hugging Face và GitHub thông qua khung địa không gian TerraTorch của IBM, hoàn toàn miễn phí.

Trong các bài kiểm tra chuẩn, mô hình xác định các mỏ băng nước chính xác hơn 22% so với các phương pháp trước đây. Nó cũng tìm thấy các hố va chạm trên Mặt Trăng chính xác hơn 19%. Đáng chú ý, nó đạt được hiệu suất đó chỉ với một nửa dữ liệu huấn luyện được gán nhãn so với các mô hình tương đương — một đặc điểm quan trọng đối với khoa học Mặt Trăng, nơi các bộ dữ liệu được gán nhãn rất tốn kém để tạo ra.

Bài viết nên đọcAmazon dong cua Mechanical Turk: AI khong con can con nguoi de tu huan luyen

Giá trị thực tế nằm ở việc lập bản đồ tài nguyên cho chương trình Artemis. NASA có kế hoạch thiết lập sự hiện diện lâu dài của con người gần cực nam Mặt Trăng, nơi băng nước có thể được chuyển đổi thành nước uống, oxy và nhiên liệu tên lửa. Biết được băng thực sự ở đâu và có bao nhiêu băng sẽ trực tiếp định hình việc lựa chọn địa điểm hạ cánh và quy hoạch cơ sở hạ tầng.

Mô hình được phát hành theo giấy phép mở vì cả IBM và NASA đều đóng góp từ nghiên cứu được tài trợ công khai. Việc cung cấp miễn phí có nghĩa là các nhà khoa học tại các trường đại học, cơ quan vũ trụ và công ty tư nhân có thể sử dụng, đánh giá và cải thiện nó mà không gặp rào cản về giấy phép. TerraTorch, khung IBM mà mô hình chạy trên đó, xử lý đường ống dữ liệu địa không gian bên dưới.

Con số cải thiện 22% là một kết quả chuẩn — một sự so sánh với các mô hình khác trên một bộ dữ liệu kiểm tra được tiêu chuẩn hóa, không phải là phép đo từ một nhiệm vụ vận hành thực tế. Liệu Lunar Foundation Model có cải thiện việc ra quyết định trong các nhiệm vụ thực tế hay không phụ thuộc vào mức độ mà các điều kiện chuẩn phản ánh dữ liệu quan sát Mặt Trăng thực tế, vốn thay đổi theo hình học quỹ đạo, hiệu chuẩn thiết bị và góc chiếu sáng mặt trời. Việc xác nhận độc lập bởi các nhóm không liên kết với IBM hoặc NASA vẫn chưa được công bố.

Lunar Foundation Model có sẵn trên Hugging Face và GitHub. IBM và NASA chưa đặt ra lộ trình tích hợp mô hình vào quy trình lập kế hoạch nhiệm vụ Artemis đang hoạt động.

Thẻ: trí tuệ nhân tạo, AI mã nguồn mở, nasa, IBM, khám phá Mặt Trăng, Lunar Foundation Model

Nội dung tương tự

TikTok trả 400 triệu đô la vì thu thập dữ liệu trẻ em mà không có sự đồng ý của phụ huynh

PlayStation kết thúc đĩa vật lý năm 2028 — 85% người mua đã chuyển sang kỹ thuật số từ trước

AI tạo ra sâu WeChat trong 2 ngày — chỉ một cuộc gọi nhỡ là đủ để chiếm tài khoản

Valheim 1.0 chính thức ra mắt sau 5 năm Early Access: Deep North kết thúc hành trình

Beast of Reincarnation: Game Freak ra mắt action-RPG đầu tay đạt 73 trên Metacritic, giới phê bình chia rẽ

Mô hình AI Qwen 3.8 Max của Alibaba có giá 2 đô la mỗi triệu token — trọng số mở ra mắt ngày 10 tháng 8