נאס"א ו-IBM השיקו ב-10 בספטמבר 2026 מודל בינה מלאכותית פתוח, שיסייע למדענים לנתח נתונים על פני השטח של הירח.
המודל, ששמו NASA-IBM Lunar Foundation Model, אומן על גבי יותר מ-30 שכבות נתונים מתשעה מכשירים של ארבע משימות של נאס"א, כולל Lunar Reconnaissance Orbiter.
הוא שייך למשפחת המודלים הפתוחים Prithvi, שבהם נאס"א ו-IBM כבר משתמשות במשימות גיאו-מרחביות ומטאורולוגיות.
הכלי מסוגל לזהות מרבצי קרח אפשריים באזורים מוצלים לצמיתות, למפות מכתשים לצורך בחירת אתרי נחיתה בטוחים ולחקור תצורות געשיות.
בעבר, משימות כאלה דרשו ניתוח ידני של מפות וצילומים או שימוש בשיטות למידת מכונה פחות מדויקות.
בבדיקות הציג המודל דיוק גבוה ב-23% בהשוואה לגישות נפוצות, כך מסרו נאס"א ו-IBM.
קרח ירחי הוא בעל חשיבות מיוחדת: הוא מעיד על הימצאות מים וחמצן — משאבים הנחוצים לבסיס עתידי ולייצור דלק לטיסות למאדים.
תוכנית Artemis מתכננת להחזיר אסטרונאוטים לירח ב-2028, כדי לתרגל טכנולוגיות לנוכחות ממושכת ולמשימות עתידיות לכוכב הלכת האדום.
כיצד ישנה מודל זה את הגישה לתכנון משימות ירחיות?
