NASAとIBMは2026年9月10日、科学者による月面のデータ分析を支援するオープンソースのAIモデルを公開した。
NASA-IBM Lunar Foundation Modelと名付けられたこのモデルは、30層以上のデータ（九つの観測機器、およびLunar Reconnaissance Orbiterを含むNASAの四つのミッションによるもの）で学習されている。
このモデルは、IBMとNASAがすでに地理空間や気象関連のタスクに活用しているオープンモデルのPrithviシリーズの一環である。
このツールは、永久影領域における氷の埋蔵の可能性の特定、安全な着陸地点を選定するためのクレーターのマッピング、および火山形成物の調査が可能である。
以前は、こうしたタスクには地図や画像の目視による分析や、精度の低い機械学習手法を用いる必要があった。
NASAとIBMによると、テストにおいてこのモデルは、広く普及している手法よりも23%高い精度を示したという。
月の氷は特に重要である。それは水と酸素の存在を示しており、これらは将来の基地建設や火星探査に向けた燃料生産に不可欠な資源である。
Artemis計画では、長期滞在や将来の赤い惑星へのミッションに向けた技術を確立するため、2028年に宇宙飛行士を再び月へ送り込むことを予定している。
このモデルは、月探査ミッションの計画のあり方をどのように変えるのだろうか。
