أصدرت NASA وIBM في 10 سبتمبر 2026 نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر سيساعد العلماء في تحليل البيانات المتعلقة بسطح القمر.
جرى تدريب النموذج الذي يحمل اسم NASA-IBM Lunar Foundation Model على أكثر من 30 طبقة من البيانات المستمدة من تسعة أجهزة تابعة لأربع مهمات من NASA، بما في ذلك Lunar Reconnaissance Orbiter.
وينتمي هذا النموذج إلى عائلة نماذج Prithvi المفتوحة، التي تستخدمها IBM وNASA بالفعل في المهام الجغرافية المكانية والخاصة بالطقس.
وتستطيع هذه الأداة تحديد رواسب الجليد المحتملة في المناطق المظللة بشكل دائم، ورسم خرائط للفوهات لاختيار مواقع هبوط آمنة، ودراسة التكوينات البركانية.
وكانت مثل هذه المهام تتطلب سابقاً تحليلاً يدوياً للخرائط والصور، أو استخدام أساليب أقل دقة في تعلم الآلة.
وأفادت NASA وIBM بأن النموذج أظهر في الاختبارات دقة أعلى بنسبة 23% مقارنة بالأساليب واسعة الانتشار.
ويعد الجليد القمري ذا أهمية خاصة؛ فهو يشير إلى وجود الماء والأكسجين، وهما موردان ضروريان للقاعدة المستقبلية وإنتاج الوقود للرحلات المتجهة إلى المريخ.
ويخطط برنامج أرتميس لإعادة رواد الفضاء إلى القمر في 2028، من أجل اختبار تقنيات الوجود طويل الأمد والمهمات المستقبلية إلى الكوكب الأحمر.
كيف سيغير هذا النموذج النهج المتبع في التخطيط للمهمات القمرية؟
