NASA et IBM ont créé la carte de la Lune la plus complète par IA

L'agence spatiale américaine NASA et IBM ont présenté conjointement la carte la plus complète de la Lune, créée à l'aide de l'intelligence artificielle et baptisée Lunar Foundation Model. Selon ixbt.com, ce projet permet de localiser la glace d'eau avec une précision supérieure de 20 % par rapport aux modèles d'apprentissage automatique classiques, marquant une étape cruciale pour les futures missions spatiales. C'est ce que rapporte le site Ixbt.com.

Ce projet open source fusionne les données des missions spatiales américaines et japonaises — gravité, topographie, mesures de température et images optiques — dans un format unique et flexible. Juan Bernabe-Moreno, directeur d'IBM Research Europe, a comparé ce modèle à une « pierre de Rosette numérique » pour percer les secrets de la Lune, soulignant qu'il révèle des modèles cachés dans des bases de données auparavant disparates.

L'environnement lunaire se distingue par son extrême rigueur et l'absence d'atmosphère : en raison de l'absence de couche diffusant la lumière, les ombres sont totalement noires et les zones éclairées sont d'une luminosité éblouissante. La température varie de +121 degrés au soleil à –246 degrés dans les cratères à l'ombre. De plus, une poussière abrasive et collante recouvre les surfaces, endommageant les équipements et compliquant l'observation.

Entraînement de l'IA et importance pratique

Les experts expliquent que la position du soleil sous l'horizon aux pôles crée de longues ombres qui masquent les cratères et les ravins. Dans de telles conditions, interpréter les données satellitaires, planifier des itinéraires sûrs pour les astronautes ou choisir des sites pour des bases est une tâche extrêmement difficile.

Le nouveau modèle a été entraîné sur divers ensembles de données, allant des cartes de gravité de la mission GRAIL avec une précision de 20 km aux images du Lunar Reconnaissance Orbiter capables de distinguer des rochers individuels avec une précision de 1 m. Il est capable d'affiner les cartes thermiques brutes, de localiser les cratères avec plus de précision et de réduire les erreurs dans l'identification des couches de glace.

Michael Barker, expert en topographie lunaire à la NASA et co-responsable du projet, note que le modèle d'IA aidera à déterminer l'âge de diverses régions lunaires en identifiant de petits cratères non répertoriés auparavant, et à clarifier les questions controversées concernant l'activité volcanique récente.

La valeur pratique du modèle est directement liée à la glace d'eau, considérée comme l'objectif principal de l'exploration lunaire. Selon les estimations de la NASA, les cratères polaires pourraient contenir des centaines de millions de tonnes d'eau potable, d'oxygène et de carburant pour fusées, nécessaires pour ravitailler les futurs équipages et effectuer des vols vers l'espace lointain.

Juan Bernabe-Moreno a souligné que les futures percées ne viendront pas d'un seul nouvel outil, mais d'algorithmes permettant à de nombreux outils de fonctionner ensemble. La Lune est également importante car elle est riche en isotope hélium-3, rare pour la future fusion thermonucléaire propre, et sa face cachée offre un environnement extrêmement calme pour les télescopes.