モデル・研究

IBMとNASA、月面探査を支援するオープンソースAIモデルを公開

原題: IBM and NASA Release Open-Source AI Model to Support Lunar Exploration

重要オープンソース公開月面探査

複数の月観測データを一つの基盤へ統合

IBMとNASAは9月10日、月の科学探査向け「NASA-IBM Lunar Foundation Model」をオープンソースで公開しました。

異なる機器、観測方法、解像度で蓄積された月面データをまとめて扱う基盤モデルです。

研究者は月面の氷、火山地形、クレーターなどを識別・分類する用途へモデルを調整できます。

モデルとともに、9つの観測機器と4つのミッションから30を超える空間整合済みレイヤーを統合したデータセットも公開しました。

データにはNASAのLunar Reconnaissance OrbiterとGRAIL、日本のJAXA SELENE／かぐやによる観測が含まれます。

IBMとNASAは、月の極域にある氷の候補地点を調べ、将来の飲料水、酸素、燃料の検討に役立てる用途を示しています。

メートル級のクレーター検出や、月の火山活動の履歴を調べる用途も挙げています。

技術報告では、氷候補地点の予測誤差を比較対象のSwinV2-Bより最大22%減らしたとしています。

文脈スケールのクレーター検出では、半分の学習データでSwinV2-Bを約19%上回ったと説明しています。

これらの数値はIBMとNASAの共同研究による評価であり、独立評価ではありません。