El nuevo modelo analiza décadas de datos lunares y mejora hasta un 23 % la identificación de características importantes de la superficie
NASA e IBM presentaron este jueves un nuevo modelo abierto de inteligencia artificial diseñado específicamente para analizar grandes cantidades de información recopilada durante décadas de exploración lunar.
El NASA-IBM Lunar Foundation Model fue entrenado utilizando más de 30 capas de datos procedentes de nueve instrumentos pertenecientes a cuatro misiones de la NASA, incluida la Lunar Reconnaissance Orbiter.
IA para encontrar agua, oxígeno y lugares seguros
El modelo puede ayudar a los investigadores a identificar posibles depósitos de hielo en regiones permanentemente en sombra, cartografiar cráteres y estudiar estructuras volcánicas.
En las pruebas realizadas, el sistema consiguió mejorar hasta en 23 % la precisión frente a métodos ampliamente utilizados.
La identificación de hielo resulta especialmente importante porque puede proporcionar agua y oxígeno y eventualmente utilizarse para producir combustible para misiones espaciales.
El desarrollo está directamente relacionado con Artemis, el programa mediante el cual NASA pretende llevar nuevamente astronautas a la Luna en 2028 y desarrollar tecnologías destinadas a una presencia humana más prolongada y futuras misiones a Marte.
Por qué importa: muestra cómo los foundation models están expandiéndose mucho más allá de los chatbots. La misma arquitectura de IA generativa comienza a utilizarse para investigación científica, análisis geoespacial, astronomía y automatización de tareas especializadas.
