NASA e IBM lançam modelo de pesquisa lunar de código aberto para detecção de gelo e crateras

A NASA e a IBM lançaram conjuntamente um modelo de inteligência artificial de código aberto, projetado para pesquisa lunar, capaz de identificar regiões de gelo e crateras na Lua. O modelo, disponível no Hugging Face, foi desenvolvido através de uma colaboração destinada a apoiar a pesquisa científica para futuras missões lunares. Juan Bernabe-Moreno, da IBM, destacou que o modelo se destaca na detecção de potenciais áreas de gelo, alcançando uma redução de 23% nos erros em comparação com o modelo SwinV2-B da Microsoft. Além disso, superou o SwinV2-B em 19% na identificação de crateras, utilizando metade dos dados de treinamento. Bernabe-Moreno explicou os desafios no treinamento do modelo, incluindo o contraste acentuado entre luz e sombra na superfície lunar e a dificuldade de usar métodos tradicionais de treinamento devido à semelhança das aparências das crateras. A equipe resolveu isso dividindo a Lua em setores para treinamento e teste. O modelo foi testado após o impacto de um foguete da SpaceX na Lua em 5 de agosto, identificando com sucesso a nova cratera formada pela colisão. O lançamento inclui o primeiro conjunto de dados de código aberto para pesquisa lunar, combinando dados das missões LRO e GRAIL da NASA, bem como da sonda japonesa SELENE. Bernabe-Moreno enfatizou que este conjunto de dados, com mais de 2 milhões de pontos de dados, representa um importante feito científico, fornecendo uma base para modelos de IA futuros.