AI开始替人类探月！IBM、NASA联手找冰层、挑登陆点

IBM(IBM-US)与美国航太总署(NASA)周四(10日)共同推出开源AI工具NASA-IBM月球基础模型(NASA-IBM Lunar Foundation Model)，协助科学家分析数十年累积的月球观测资料，并为人类长期进驻月球及未来火星任务提供支援。

这套模型利用NASA四项太空任务、九具观测仪器蒐集的逾30层资料进行训练，其中包括月球勘测轨道飞行器(Lunar Reconnaissance Orbiter)取得的数据，目前已开放研究人员使用。

NASA-IBM月球基础模型加入IBM与NASA共同开发的Prithvi开放式基础模型系列，该系列应用範围涵盖地理空间、天气及其他科学研究领域。

这套模型可协助研究人员辨识月球永久阴影区内可能存在的冰层、绘製陨石坑分布图以选择安全登陆地点，并分析月球表面的火山地形。这些工作过去通常需要科学家人工检查大量地图与影像，或仰赖解析度较低的机器学习工具。

NASA与IBM表示，在基準测试中，这套AI模型辨识月球表面重要特徵的準确度，最高比目前广泛使用的方法提升23%，有望加快月球地质研究及登陆地点评估。

各国太空机构尤其重视月球冰层，因其代表可能存在可利用的水与氧气。这些资源不仅是兴建月球基地及维持太空人长期生活的关键，也可能用来製造火箭燃料，支援未来前往火星的任务。

NASA阿提米丝(Artemis)计画预定2028年再次把太空人送上月球，测试建立人类长期驻留能力所需的新技术，并为后续火星探索任务奠定基础。