NASA та IBM представили відкриту ШІ-модель для аналізу поверхні Місяця

NASA та IBM представили відкриту модель штучного інтелекту NASA-IBM Lunar Foundation Model, призначену для аналізу місячної поверхні. Її можна завантажити з платформи Hugging Face і застосовувати для різних завдань, пов'язаних з обробкою даних про Місяць. Основні напрями роботи моделі — пошук ділянок, де потенційно може бути лід, а також виявлення й класифікація кратерів.

Під час тестування розробники порівняли результати моделі з картою ділянок, де може залягати місячний лід. Для цього використовували дані про рельєф, температуру та інші характеристики поверхні. Також модель порівняли з SwinV2-B — системою комп'ютерного зору, яку застосовують як базову для аналізу зображень. За даними NASA та IBM, їхня модель зменшила кількість помилок під час пошуку ділянок із потенційним льодом на 23%, а під час виявлення та класифікації кратерів перевершила SwinV2-B на 19%, використавши вдвічі менше навчальних даних.

Окремий тест провели після того, як 5 серпня ракета SpaceX Falcon 9 врізалася в Місяць. Аналізуючи зображення, модель правильно визначила місце удару як новий кратер, хоча він частково накладався на вже наявний.

Розробникам довелося враховувати особливості місячних зображень. На Місяці немає атмосфери, яка на Землі розсіює сонячне світло й частково освітлює затінені ділянки. Через це місячні тіні значно темніші, а вигляд кратерів може сильно змінюватися залежно від положення Сонця під час зйомки.

Традиційний підхід до навчання моделей комп'ютерного зору також виявився непридатним. Зазвичай модель вчать відновлювати частину зображення, яку штучно приховали, але на місячній поверхні багато кратерів мають схожий вигляд, тому система могла неправильно відновлювати відсутні ділянки. У IBM вирішили розділити поверхню Місяця на окремі ділянки — «клини», подібні до частин апельсина. Навчальні та тестові ділянки повністю розділили, щоб модель могла вчитися на більшій кількості послідовних даних і водночас перевірятися на територіях, яких не бачила під час навчання.

Отже, NASA-IBM Lunar Foundation Model — це відкритий інструмент для аналізу місячної поверхні, який забезпечує точніше розпізнавання кратерів і перспективних для пошуку льоду ділянок за менших обсягів навчальних даних.