Novo modelo de IA da IBM e da NASA identifica depósitos de gelo na Lua com foco em futuras missões espaciais

A IBM e a NASA lançaram o NASA-IBM Lunar Foundation Model, um modelo de inteligência artificial de código aberto voltado à exploração científica da Lua.

Treinado com décadas de dados coletados por diferentes instrumentos e missões, o sistema ajuda pesquisadores a prever a localização de depósitos de gelo em regiões da superfície lunar que nunca recebem luz solar direta, recurso apontado pelas duas instituições como relevante para futuras bases lunares e para a produção de combustível em missões a Marte.

Treinado com um conjunto amplo de dados de observação lunar, o modelo identifica padrões em escala que nenhum instrumento isolado conseguia oferecer, de acordo com a IBM e a NASA.

❮

⛶

⛶

⛶

❯

❮

❯

Leia também: Dino publica ofício e revela que Mendonça recebeu Vorcaro um dia antes de pedir vista em processo de cemitérios de SP, intermediado por Cezinha Madureira

Modelo reduz erro na previsão de gelo

Regiões permanentemente sombreadas da Lua estão entre os ambientes mais difíceis de observar, mas podem abrigar gelo abaixo da superfície, segundo o material divulgado pelas empresas. O gelo lunar indica presença de água e oxigênio, recursos considerados relevantes para futuras bases lunares e para a produção de combustível em missões a Marte.

Ao combinar observações multimodais em diferentes resoluções, o modelo consegue prever onde esses depósitos podem estar localizados. Um artigo técnico produzido pela IBM e pela NASA mostra que o modelo reduziu em até 22% o erro na identificação de áreas com potencial para gelo lunar, na comparação com o modelo SwinV2-B.

Siga o Times | CNBC no Google e receba as principais notícias do Brasil e do Mundo.

Siga o Times | CNBC

Dados reúnem crateras, vulcões e quatro missões lunares

Além do gelo, o modelo é usado para estudar formações vulcânicas conhecidas como Irregular Mare Patches, com desempenho 3% superior ao do SwinV2-B, segundo a IBM e a NASA. Na detecção de crateras, o modelo supera o mesmo parâmetro em quase 19% em resolução de contexto, usando metade dos dados de treinamento, de acordo com o estudo associado ao lançamento.

Junto ao modelo, a IBM e a NASA divulgaram o primeiro conjunto de dados lunar de código aberto desse tipo, reunindo mais de 30 camadas espacialmente alinhadas, provenientes de nove instrumentos distribuídos em quatro missões. Os dados vêm do Lunar Reconnaissance Orbiter e da missão GRAIL, ambas da NASA, além de informações complementares da missão SELENE/Kaguya, da agência espacial japonesa JAXA.

Modelo integra família Prithvi de sistemas abertos

O NASA-IBM Lunar Foundation Model passa a integrar a família Prithvi de modelos fundacionais abertos da IBM, que já inclui aplicações em dados geoespaciais, meteorologia e heliofísica.

A NASA passou décadas reunindo informações sobre a Lua e agora busca tornar esse acervo mais acessível para exploração, afirmou Kevin Murphy, responsável por dados científicos e inteligência artificial na agência. Já Juan Bernabe-Moreno, diretor da IBM Research para Europa, Reino Unido e Irlanda, disse que o modelo oferece aos cientistas uma base para explorar a Lua em escala, conectando observações de diferentes instrumentos.

O modelo está disponível publicamente para uso pela comunidade científica internacional, segundo a IBM e a NASA.

Siga o Times Brasil - Licenciado Exclusivo CNBC no