NASA и IBM создали самую полную карту Луны с помощью ИИ

Космическое агентство NASA и компания IBM представили самую полную карту Луны, созданную с помощью искусственного интеллекта под названием Лунар Фундатион Модел. Согласно данным иксбт.ком, этот проект позволяет находить водяной лед с точностью более чем на 20 процентов выше, чем существующие модели машинного обучения, и является важным шагом для будущих космических миссий. Об этом сообщает Иксбт.ком сообщает об этом.

Проект с открытым исходным кодом объединяет данные космических миссий США и Японии — гравитацию, топографию, температурные измерения и оптические снимки — в единый гибкий формат. Директор IBM Ресеарч Эуропе Хуан Бернабе-Морено сравнил эту модель с «цифровым Розеттским камнем» в раскрытии тайн Луны, подчеркнув, что она выявляет закономерности, скрытые ранее в разрозненных базах данных.

Лунная среда отличается экстремальными условиями и отсутствием атмосферы: из-за отсутствия слоя, рассеивающего свет, тени здесь абсолютно черные, а освещенные участки — ослепительно яркие. Температура колеблется от +121 градуса на солнце до –246 градусов в затененных кратерах. Кроме того, абразивная липкая пыль покрывает поверхности, повреждая оборудование и затрудняя наблюдение.

Обучение искусственного интеллекта и практическое значение

Специалисты объясняют, что положение Солнца у горизонта на полюсах создает длинные тени, скрывающие кратеры и ущелья. В таких условиях интерпретация спутниковых данных, планирование безопасных маршрутов для астронавтов или выбор мест для баз являются крайне сложной задачей.

Новая модель была обучена на различных наборах данных: от гравитационных карт миссии ГРАИЛ с разрешением 20 километров до снимков Лунар Реконнаиссанке Орбитер, различающих отдельные камни с точностью до 1 метра. Она способна уточнять грубые тепловые карты, более точно находить кратеры и снижать погрешности при обнаружении ледяных слоев.

Эксперт NASA по топографии Луны и соавтор проекта Майкл Баркер отмечает, что модель ИИ поможет определить возраст различных регионов Луны путем выявления небольших, ранее не зарегистрированных кратеров, а также пролить свет на спорные вопросы относительно недавней вулканической активности.

Практическая ценность модели напрямую связана с водяным льдом, который считается главной целью лунной разведки. По оценкам NASA, полярные кратеры могут содержать сотни миллионов тонн питьевой воды, кислорода и ракетного топлива, необходимых для обеспечения будущих экипажей и полетов в глубокий космос.

Хуан Бернабе-Морено подчеркнул, что будущие достижения будут зависеть не от одного нового инструмента, а от алгоритмов, обеспечивающих совместную работу множества средств. Также Луна важна тем, что в будущем она может стать источником редкого изотопа гелий-3 для чистого термоядерного синтеза, а ее обратная сторона предоставляет исключительно тихую среду для работы телескопов.