NASA e IBM lançam IA para explorar a Lua e localizar possíveis depósitos de gelo

A NASA e a IBM lançaram um modelo de inteligência artificial de código aberto desenvolvido para apoiar a exploração científica da Lua. Anunciado na quinta-feira (10), o NASA-IBM Lunar Foundation Model foi treinado com dados de observações lunares e poderá ser usado para localizar possíveis depósitos de gelo, estudar formações vulcânicas e identificar crateras, inclusive para auxiliar pesquisas relacionadas a futuros locais de pouso.

Durante décadas, missões e instrumentos acumularam grandes volumes de informações sobre a Lua. O novo sistema foi desenvolvido para cruzar diferentes tipos e resoluções desses dados e identificar relações que seriam mais difíceis de encontrar quando as observações são analisadas isoladamente.

Uma das aplicações consideradas estratégicas é a busca por gelo em regiões permanentemente sombreadas da Lua. Esses locais são difíceis de observar, mas podem conter água abaixo da superfície, recurso relevante para futuras bases lunares e que também poderia fornecer hidrogênio e oxigênio para produção de combustível e outras necessidades de missões espaciais.

IA busca gelo e reconhece crateras

Em testes apresentados pela IBM e pela NASA, o modelo reduziu em até 22% o erro na identificação de áreas com alto potencial para gelo lunar, na comparação com o modelo de referência SwinV2-B.

A tecnologia também foi testada na identificação de formações relacionadas à atividade vulcânica da Lua. Nesse caso, apresentou desempenho 3% superior ao modelo usado na comparação, além de permitir o estudo de estruturas que ajudam a reconstruir a evolução térmica e geológica lunar.

Outra aplicação está no mapeamento de crateras. Essas estruturas fornecem informações sobre a idade dos terrenos e a evolução geológica da Lua e também são relevantes para identificar riscos em futuras missões. Em resolução de contexto de aproximadamente 100 metros, o novo modelo superou o SwinV2-B em quase 19%, utilizando metade dos dados de treinamento.

Dados de quatro missões reunidos em uma mesma base

Junto com a inteligência artificial, NASA e IBM desenvolveram um conjunto de dados lunar aberto preparado para aprendizado de máquina. A base reúne mais de 30 camadas de informações provenientes de nove instrumentos distribuídos em quatro missões.

São dezenas de milhares de imagens e mapas com características geofísicas da superfície lunar. O material inclui observações do Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) e da missão GRAIL, ambos da NASA, além de dados complementares da missão japonesa SELENE/Kaguya.

“A NASA passou décadas construindo extraordinário acervo científico da Lua, mas coletar dados é apenas parte do trabalho”, afirmou Kevin Murphy, Chief Science Data Officer e Acting Chief Data and AI Officer da agência. Segundo ele, a inteligência artificial amplia as possibilidades de transformar os petabytes de informações acumuladas em novas descobertas.

Tecnologia é aberta à comunidade científica

O modelo foi disponibilizado em código aberto, permitindo que pesquisadores utilizem a tecnologia como base e façam adaptações para diferentes investigações sobre a Lua.

A ferramenta passa a integrar a família Prithvi de modelos fundacionais abertos da parceria entre IBM e NASA, que já possui aplicações relacionadas a dados geoespaciais, meteorologia e heliofísica. A proposta é permitir que sistemas previamente treinados sejam adaptados para diferentes problemas científicos, em vez da criação de um novo modelo para cada pesquisa.