NASA e IBM publican un modelo de IA lunar de código abierto entrenado con casi dos millones de datos
NASA-IBM Lunar Foundation open-Source Geospatial AI Model
El NASA-IBM Lunar Foundation Model es un modelo de inteligencia artificial de código abierto preentrenado desde cero con SomBench, un conjunto multimodal de casi dos millones de paquetes de datos lunares que abarca 11 modalidades y dos escalas espaciales. Supera a modelos basados en ImageNet en detección de cráteres, segmentación de parches de mar irregular y predicción de hielo polar, y demuestra una gran eficiencia en el uso de etiquetas. El modelo, el código de ajuste fino y los datos están disponibles en Hugging Face.
Uno de los mayores desafíos fue reunir conjuntos de datos lunares que abarcan instrumentos y resoluciones espaciales muy diferentes (de 1 m a 20 km por píxel) sin dejar de preservar el valor científico de cada conjunto de datos.