Spis treści:
- Tak NASA chce analizować Księżyc. AI łączy zdjęcia, temperaturę i dane o terenie
- Nowy model pomoże przygotować lądowanie. Sprawdzi kratery i przeszkody
Tak NASA chce analizować Księżyc. AI łączy zdjęcia, temperaturę i dane o terenie
NASA i IBM Research 10 września 2026 r. udostępniły NASA-IBM Lunar Foundation Model, otwarty model sztucznej inteligencji stworzony specjalnie do analizy powierzchni Księżyca. System można pobrać z platformy Hugging Face, a wraz z nim opublikowano kod i zestawy danych, które pozwalają innym zespołom rozwijać własne zastosowania. Model nie został zaprojektowany do jednego zadania: po dodatkowym dostrojeniu może wykrywać kratery, analizować ślady aktywności wulkanicznej i wskazywać miejsca, w których warunki sprzyjają występowaniu lodu.
Zobacz również:
Do jego trenowania wykorzystano przede wszystkim dane z sondy Lunar Reconnaissance Orbiter, która od lat szczegółowo mapuje Księżyc. Model otrzymał około 2 mln fragmentów obrazów, w tym zdjęcia o rozdzielczości sięgającej jednego metra, a także dane multispektralne i pomiary z misji GRAIL, Lunar Prospector oraz japońskiej SELENE/Kaguya. NASA i IBM połączyły również ponad 30 warstw danych z dziewięciu instrumentów, tak aby dla tego samego miejsca można było zestawić obraz powierzchni z informacjami o temperaturze, ukształtowaniu terenu i właściwościach geofizycznych. To istotne zwłaszcza w rejonach biegunowych, gdzie duże fragmenty terenu pozostają w głębokim cieniu i trudno oceniać je wyłącznie na podstawie fotografii.
Warunki oświetleniowe okazały się jednym z największych problemów przy uczeniu systemu, ponieważ ten sam krater może wyglądać zupełnie inaczej w zależności od kąta padania światła. Zespół zmienił więc sposób trenowania modelu i wyraźnie oddzielił obszary wykorzystywane do nauki od tych przeznaczonych do testów. Rezultaty były wyraźne: przy wskazywaniu miejsc sprzyjających zachowaniu lodu model popełniał około 22 proc. mniej błędów niż wykorzystywany wcześniej system SwinV2-B, a w wykrywaniu kraterów uzyskał wynik lepszy o blisko 19 proc. Jego skuteczność potwierdzono również po uderzeniu członu rakiety SpaceX w rejonie krateru Einstein, gdzie AI prawidłowo rozpoznała nową strukturę.
Zobacz również:
Nowy model pomoże przygotować lądowanie. Sprawdzi kratery i przeszkody
Jednym z głównych zastosowań nowego modelu ma być analiza okolic południowego bieguna Księżyca, gdzie NASA planuje prowadzić przyszłe misje załogowe. W części tamtejszych kraterów Słońce nigdy nie dociera do dna, a niska temperatura pozwala zachować lód przez niezwykle długi czas. AI ma łączyć dane o temperaturze, nachyleniu terenu, oświetleniu i właściwościach powierzchni, aby wskazywać miejsca, w których obecność lodu jest najbardziej prawdopodobna.
Zobacz również:
Takie informacje mogą mieć bezpośrednie znaczenie dla przygotowania przyszłych lądowań i pracy astronautów na powierzchni. Dokładniejsze mapy zboczy, głazów i innych przeszkód pomagają oceniać, które obszary są bezpieczniejsze dla lądowników i pojazdów, a które wymagają dodatkowych obserwacji. NASA planuje kolejne etapy programu Artemis na lata 2027-2028, a operacje w rejonie bieguna południowego mają odgrywać w nich coraz większą rolę.
W dłuższej perspektywie technologia ma służyć także do porównywania zdjęć wykonanych w różnych latach, wykrywania zmian ukształtowania terenu, analizowania formacji wulkanicznych oraz tworzenia dokładniejszych map termicznych i geologicznych. Szczególnie ważne pozostaje poszukiwanie zamarzniętej wody, ponieważ jej lokalne zasoby mogłyby w przyszłości służyć nie tylko zaopatrzeniu załóg, lecz także do produkcji tlenu i składników paliwa.
