IBM выпустила открытую AI-модель Lunar Foundation совместно с NASA

IBM и NASA запустили открытую систему искусственного интеллекта под названием NASA-IBM Lunar Foundation model. Система, доступная на платформе Hugging Face, призвана помочь исследователям в анализе десятилетий геологических данных, собранных с поверхности Луны. Одновременно с релизом организации предоставили публичный доступ к единому набору данных, готовому для машинного обучения и содержащему тысячи лунных карт и слоев изображений.

Ранее планетологи в значительной степени полагались на ручную оценку данных или более мелкие специализированные модели. Эти традиционные инструменты требовали больших вычислительных ресурсов и зачастую не обладали точностью, необходимой для сложных географических исследований. В отличие от них, новая базовая архитектура позволяет ученым настраивать единую базовую систему для различных исследовательских задач, устраняя необходимость создавать специализированные модели с нуля для каждой отдельной задачи картографирования поверхности.

Вновь доступный набор данных объединяет более 30 пространственно выровненных слоев, полученных с девяти различных приборов в ходе четырех исторических космических миссий. К числу ключевых вводных данных относятся десятки тысяч геофизических карт и изображений высокого разрешения, собранных приборами орбитального аппарата NASA Lunar Reconnaissance Orbiter и миссии GRAIL. Объединение этих разнородных источников в стандартизированное хранилище, готовое для машинного обучения, позволяет проводить продвинутое мультимодальное обучение на основе различных наборов данных планетарных наук.

Первоначальное тестирование показывает, что модель улучшает показатели при обнаружении геологических структур, таких как кратеры и нерегулярные лунные пятна (Irregular Mare Patches), которые являются ключевыми вулканическими образованиями. Она также снижает количество ошибок при выявлении подземных ледяных отложений. Определение местоположения льда имеет критическое значение для долгосрочных космических исследований, поскольку запасы воды и кислорода необходимы для жизнеобеспечения персонала на Луне и производства топлива для потенциальных будущих миссий на Марс.

Хуан Бернабе-Морено (Juan Bernabe-Moreno), директор IBM Research в Европе, Великобритании и Ирландии, заявил, что базовая модель предоставляет масштабируемую основу для объединения наблюдений с различных научных приборов и выявления скрытых закономерностей. Корпорация IBM, сотрудничающая с NASA более 50 лет, рассчитывает, что эта технология поможет в выборе безопасных мест посадки, свободных от опасных валунов или крутых склонов, во время будущих операций с участием астронавтов.

Предоставляя публичный доступ как к базовой модели, так и к лежащему в ее основе мультимодальному набору данных, партнерство открывает возможности для научных исследований по всему миру в глобальных исследовательских институтах. Академические исследователи и студенты теперь могут напрямую использовать предварительно обученные геопространственные AI-модели без необходимости самостоятельно конструировать пользовательские архитектуры моделей или объединять разнородные архивы космических агентств. Это распространение по принципу открытого исходного кода значительно снижает технические барьеры для изучения планетарной геологии и особенностей поверхности.

Почему это важно для Искусственный интеллект для учебы, студентов и исследований

Для студентов-исследователей и ученых в области Data Science и астрономии этот релиз устраняет трудности при обработке «сырых», несогласованных наборов данных космических агентств. Вместо того чтобы тратить месяцы на создание пользовательских моделей или очистку данных датчиков, исследователи могут доработать предварительно обученную базовую модель на Hugging Face для изучения особенностей лунной поверхности, ускорения работы над диссертацией и внесения вклада в инструменты для освоения космоса с открытым исходным кодом.

Что делать

• Получите доступ к весам и репозиторию модели NASA-IBM Lunar Foundation непосредственно на Hugging Face.
• Загрузите единый мультимодальный набор данных, содержащий пространственно выровненные изображения и карты датчиков из миссий NASA.
• Адаптируйте базовую модель для конкретных исследовательских задач, таких как выявление кратеров, ледяных отложений или вулканических образований.

Упомянутые инструменты

• Hugging Face

Источник: IBM is launching a new open source AI model to get NASA back to the Moon — and making petabytes of lunar data available to study — TechRadar (techradar.com)