NASA और IBM ने 10 सितंबर 2026 को एक ओपन AI-मॉडल जारी किया, जो वैज्ञानिकों को चंद्रमा की सतह के आंकड़ों का विश्लेषण करने में मदद करेगा।
NASA-IBM Lunar Foundation Model नामक यह मॉडल NASA के चार मिशनों के नौ उपकरणों से प्राप्त 30 से अधिक डेटा परतों पर प्रशिक्षित है, जिनमें Lunar Reconnaissance Orbiter भी शामिल है।
यह उन ओपन मॉडलों के परिवार Prithvi का हिस्सा है, जिन्हें IBM और NASA पहले से ही भू-स्थानिक और मौसम संबंधी कार्यों में उपयोग कर रहे हैं।
यह उपकरण स्थायी रूप से छाया में रहने वाले क्षेत्रों में बर्फ के संभावित भंडारों की पहचान कर सकता है, सुरक्षित लैंडिंग स्थलों के चयन के लिए क्रेटरों का मानचित्रण कर सकता है और ज्वालामुखीय संरचनाओं का अध्ययन कर सकता है।
पहले ऐसे कार्यों के लिए मानचित्रों और तस्वीरों के मैनुअल विश्लेषण या कम सटीक मशीन लर्निंग विधियों के उपयोग की आवश्यकता होती थी।
परीक्षणों में मॉडल ने व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले तरीकों की तुलना में 23% अधिक सटीकता दिखाई, ऐसा NASA और IBM ने बताया।
चंद्र बर्फ विशेष रूप से महत्वपूर्ण है: यह पानी और ऑक्सीजन की उपस्थिति का संकेत देती है — ऐसे संसाधन जो भविष्य के बेस और मंगल ग्रह की उड़ानों के लिए ईंधन उत्पादन के लिए आवश्यक हैं।
Artemis कार्यक्रम 2028 में अंतरिक्ष यात्रियों को चंद्रमा पर वापस लाने की योजना बना रहा है, ताकि दीर्घकालिक उपस्थिति और लाल ग्रह के भविष्य के मिशनों के लिए प्रौद्योगिकियों का परीक्षण किया जा सके।
यह मॉडल चंद्र मिशनों की योजना बनाने के दृष्टिकोण को कैसे बदलेगा?
