IBM y NASA aprovechan la IA en la exploración lunar, ¿qué buscan?
El modelo de IA convierte décadas de observaciones lunares en una base para impulsar el descubrimiento
La Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio de Estados Unidos (NASA) desarrolló junto a IBM un modelo de inteligencia artificial que ayudará a los investigadores alrededor del mundo a analizar múltiples fenómenos lunares y dar un paso más hacia la Luna.
“Nasa ha dedicado décadas a construir un extraordinario registro científico de la Luna, pero recopilar datos es sólo una parte del trabajo. También debemos facilitar que los científicos exploren y utilicen esos datos”, consideró el director de datos científicos y director interino de datos e inteligencia artificial de la sede central de la Nasa en Washington, Kevin Murphy.
Por eso, se alió con la tecnológica en manos de Arvind Krishna para desarrollar el Modelo Fundacional Lunar de NASA-IBM, el cual es de código abierto y está disponible para todos en Hugging Face.
Dicho modelo convierte décadas de observaciones lunares en una base para impulsar el descubrimiento y ayudar a los científicos a identificar patrones a una escala que ningún instrumento ha podido proporcionar antes.
Por ejemplo, los científicos necesitan revisar mapas e imágenes a mano o utilizar modelos de aprendizaje automático de baja resolución y diseñados para tareas específicas con el fin de estudiar la superficie lunar.
Esos métodos requieren una gran capacidad de cómputo y carecen del grado de precisión científica necesario para identificar y analizar características geográficas.
Lo anterior cambia gracias al Modelo Fundacional Lunar de NASA-IBM porque ha demostrado que supera los métodos ya utilizados en hasta un 22% en la identificación de características geográficas clave en la superficie lunar, incluyendo posibles depósitos de hielo, cráteres y formaciones volcánicas.
“Ofrece a los científicos una base para explorar la Luna a escala, conectando observaciones de distintos instrumentos, revelando patrones que son difíciles de ver de forma aislada y proporcionando una plataforma abierta sobre la cual la comunidad de investigación mundial puede seguir construyendo”, agregó el director de investigación de IBM en Europa, Reino Unido e Irlanda, Juan Bernabe-Moreno.
Destaca que este modelo se une a la familia de modelos fundacionales abiertos Prithvi, los cuales están disponibles en Hugging Face, que abarcan la dimensión geoespacial, el clima, la heliofísica y ahora la Luna.
Los investigadores podrían utilizar el Modelo Fundacional Lunar de NASA-IBM para investigar:
- Posibles Depósitos de Hielo Lunar
- Historia Volcánica
- Detección de Cráteres
