NASA와 IBM, 달 데이터를 학습한 오픈소스 AI 모델 공개
NASA-IBM Lunar Foundation open-Source Geospatial AI Model
NASA와 IBM Research가 달 탐사 데이터를 학습한 오픈소스 파운데이션 모델을 공개했다. 11개 모달리티, 약 200만 개 데이터 번들로 구성된 SomBench로 처음부터 사전학습했으며, 크레이터 탐지·불규칙 해양 패치 분할·극지 얼음 잠재성 회귀 등 3개 벤치마크에서 기존 모델을 능가하거나 동등한 성능을 보였다. USRA의 Rachel Slank 박사는 행성과학 전문성과 4만 9천 개 크레이터 라벨링을 제공했다.
가장 큰 도전 중 하나는 1m에서 20km 픽셀에 이르기까지 매우 다른 기기와 공간 해상도를 아우르는 달 데이터셋을 각 데이터셋의 과학적 가치를 유지하면서 통합하는 일이었습니다.