In breve:
IBM e NASA hanno rilasciato giovedì un modello AI open source, il Lunar Foundation Model, per analizzare decenni di dati di osservazione lunare. Il modello è stato addestrato su oltre 30 livelli di dati raccolti da nove strumenti di quattro missioni NASA, tra cui la sonda Lunar Reconnaissance Orbiter. Può aiutare i ricercatori a individuare possibili depositi di ghiaccio nelle regioni della Luna perennemente in ombra, a mappare i crateri per scegliere siti di atterraggio sicuri e a studiare le formazioni vulcaniche, compiti che finora richiedevano l'analisi manuale di mappe e immagini o strumenti di machine learning a risoluzione più bassa. Nei test ha identificato le caratteristiche principali della superficie lunare con un'accuratezza fino al 23% superiore rispetto ai metodi più usati, secondo le due organizzazioni.
Questo testo è un riassunto del seguente articolo (eng):
Alternativa in italiano:
