NASA e IBM presentaron el NASA-IBM Lunar Foundation Model, un sistema de inteligencia artificial de código abierto orientado a facilitar el estudio de la Luna en el marco de las misiones Artemis. El modelo ya está disponible para descarga en Hugging Face y busca convertirse en una herramienta útil para investigadores que trabajan con imágenes e instrumentación lunar.
Según explicó el doctor Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research Europe para el Reino Unido e Irlanda, el modelo se destacó especialmente a la hora de señalar zonas de la superficie lunar donde podría haber hielo. En una prueba comparativa contra un mapa elaborado con un flujo de trabajo científico publicado, que combina datos de terreno, térmicos y ambientales, el sistema redujo los errores un 23 por ciento frente a SwinV2-B, un modelo de visión de Microsoft habitualmente usado como referencia en tareas de análisis de imágenes de alta resolución.
También midieron su capacidad para identificar y clasificar cráteres. Allí el modelo de NASA e IBM superó a SwinV2-B por un 19 por ciento y lo hizo utilizando la mitad de los datos de entrenamiento. Una verificación reciente llegó cuando un cohete Falcon 9 de SpaceX impactó en la Luna el 5 de agosto. Al recibir la imagen del impacto, el sistema reconoció correctamente el sitio como un cráter nuevo, a pesar de que se superponía casi por completo con uno ya existente. “Funcionó de manera fantástica”, afirmó Bernabé-Moreno, y destacó que acertó en el primer intento.
