NASA und IBM haben am 10. September 2026 ein Open-Source-KI-Modell veröffentlicht, das Wissenschaftlern bei der Analyse von Daten der Mondoberfläche helfen wird.
Das Modell mit dem Namen NASA-IBM Lunar Foundation Model wurde auf Basis von mehr als 30 Datenebenen von neun Instrumenten aus vier NASA-Missionen trainiert, darunter der Lunar Reconnaissance Orbiter.
Es gehört zur Familie der Prithvi-Open-Source-Modelle, die IBM und NASA bereits für geospatiale und meteorologische Aufgaben einsetzen.
Das Werkzeug ist in der Lage, potenzielle Eisvorkommen in permanent beschatteten Regionen zu identifizieren, Krater zu kartieren, um sichere Landeplätze auszuwählen, und vulkanische Formationen zu untersuchen.
Früher erforderten solche Aufgaben eine manuelle Analyse von Karten und Aufnahmen oder den Einsatz weniger präziser Methoden des maschinellen Lernens.
In Tests wies das Modell eine um 23% höhere Genauigkeit auf als weit verbreitete Ansätze, wie NASA und IBM mitteilten.
Das Eis des Mondes ist besonders wichtig: Es deutet auf das Vorhandensein von Wasser und Sauerstoff hin – Ressourcen, die für eine künftige Basis und die Treibstoffproduktion für Flüge zum Mars notwendig sind.
Das Artemis-Programm plant, im Jahr 2028 Astronauten auf den Mond zurückzubringen, um Technologien für eine dauerhafte Präsenz und künftige Missionen zum Roten Planeten zu erproben.
Wie wird dieses Modell den Ansatz zur Planung von Mondmissionen verändern?
