NASA та IBM показали ШІ-модель для аналізу поверхні Місяця

Модель дістала назву NASA-IBM Lunar Foundation Model. Завантажити її можна з платформи Hugging Face і застосовувати для різних завдань, пов'язаних з обробкою даних про Місяць.

Під час тестування розробники порівняли результати моделі з картою ділянок, де може залягати місячний лід. У роботі використовували дані про рельєф, температуру та інші характеристики поверхні. Крім того, модель зіставили зі SwinV2-B — системою комп'ютерного зору, яку беруть за базову для аналізу зображень.

За даними NASA та IBM, їхня розробка знизила кількість помилок під час пошуку ділянок із потенційним льодом на 23%. У виявленні та класифікації кратерів вона випередила SwinV2-B на 19%, витративши вдвічі менше навчальних даних.

Модель перевірили й після того, як 5 серпня ракета SpaceX Falcon 9 врізалася в Місяць. Аналізуючи зображення, вона правильно визначила місце удару як новий кратер, попри те що він частково накладався на вже наявний.

Навчання моделі ускладнювали особливості місячних знімків. На Місяці немає атмосфери, яка на Землі розсіює сонячне світло й частково підсвічує затінені ділянки. Через це місячні тіні значно темніші, а вигляд кратерів сильно змінюється залежно від положення Сонця під час зйомки.

Не спрацював і традиційний підхід до навчання моделей комп'ютерного зору: зазвичай систему вчать відновлювати штучно приховану частину зображення. Проте на місячній поверхні багато кратерів виглядають схоже, тож система могла неправильно відтворювати відсутні ділянки.

У IBM вирішили поділити поверхню Місяця на окремі ділянки — «клини», схожі на частини апельсина. Навчальні та тестові фрагменти повністю розділили: так модель вчилася на більшому обсязі послідовних даних і водночас перевірялася на територіях, яких не бачила під час навчання.