NASAとIBMは、月面研究を加速するためのオープンソースAIモデルを立ち上げました。この基盤モデルは、複数のデータ形式と視点を統合した、広範な月面観測データでトレーニングされています。これにより、科学者は手作業での選別や低解像度の方法を超えて、地理的特徴をより効率的に分析できるようになります。このモデルは、研究者が新たな月の氷床を発見し、火山地形やクレーターを研究するのを支援することを目的としています。月の氷は、水と酸素の可能性から、将来の有人ミッションにとって極めて重要です。観測が困難な永久影地域での氷の特定は、重要な目標です。AIモデルは、月の氷が存在する可能性のある場所の予測を改善するために、多様な観測を組み合わせています。このモデルには、IBMとNASAの科学者によってコンパイルされたオープンソースの月面データセットが付属しています。このデータセットは、4つのミッションにわたる9つの機器からの30以上の空間的に整列されたレイヤーを特徴としています。月の地球物理学的特性を詳細に記した数万枚の画像と地図が含まれています。