((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto))
IBM IBM.N et la Nasa ont dévoilé jeudi un modèle d’IA open source conçu pour aider les scientifiques à analyser des décennies de données d’observation lunaire et à soutenir les projets visant une présence humaine durable sur la Lune.
Le "NASA-IBM Lunar Foundation Model" est un outil d’IA accessible au public, conçu pour l’étude de la Lune. Il a été entraîné à partir de plus de 30 couches de données collectées par neuf instruments au cours de quatre missions de la Nasa, dont celle du Lunar Reconnaissance Orbiter.
Ce modèle vient s’ajouter à la famille "Prithvi" de modèles de base ouverts développés conjointement par IBM et la Nasa, qui couvre des applications géospatiales, météorologiques et autres.
Il peut aider les chercheurs à identifier des gisements potentiels de glace dans les régions de la Lune en ombre permanente, à cartographier les cratères afin de sélectionner des sites d’atterrissage sûrs et à étudier les caractéristiques volcaniques — des tâches qui, traditionnellement, obligeaient les scientifiques à passer au crible manuellement des cartes et des images ou à s’appuyer sur des outils d’apprentissage automatique à faible résolution.
Lors de tests comparatifs, le modèle a identifié des caractéristiques clés de la surface lunaire avec une précision supérieure de 23 % à celle des méthodes couramment utilisées, ont indiqué la Nasa et IBM.
La glace lunaire présente un intérêt particulier pour les agences spatiales, car elle indique la présence d’eau et d’oxygène, des ressources considérées comme essentielles pour une future base lunaire et pour la production de carburant de fusée destiné aux missions vers Mars.
Le programme Artemis de la Nasa prévoit de renvoyer des astronautes sur la Lune en 2028, afin de tester de nouvelles technologies en vue d’une présence lunaire durable et de futures missions vers Mars.
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