IBM и NASA выпустили ИИ, который ищет на Луне воду и удобные места для посадки
Лунная карта из простого набора снимков превращается в рабочий инструмент для будущих экспедиций. 10 сентября IBM и NASA представили открытую модель искусственного интеллекта, которая перелопачивает годы наблюдений за Луной: ищет признаки залежей льда, распознаёт кратеры и заранее подсказывает, где удобнее садиться и вести исследования.
Обучали ИИ более чем на 30 слоях данных с девяти приборов из четырёх миссий NASA. Воду под грунтом он напрямую не видит - вместо этого сопоставляет разные типы измерений и выделяет участки, которые стоит внимательнее проверить приборами. И делает это заметно лучше прежних методов: в тестах модель распознавала особенности рельефа до 23% точнее. Особый интерес - вечно затенённые области у полюсов, где лёд может храниться миллиарды лет. Вода на будущей базе бесценна: это и питьё, и кислород, и компоненты ракетного топлива.
Задача ИИ проще, чем кажется, но оттого не менее важная: не назначить точку посадки, а быстро сузить область поиска перед реальными миссиями. А времени в обрез. До 2029 года NASA планирует больше 20 роботизированных посадок, а уже к 2028 году программа Artemis должна вернуть на Луну астронавтов - и тогда точные карты и оценка ресурсов станут не наукой ради науки, а вопросом выживания на поверхности.
@SciTechQuantumAI
Лунная карта из простого набора снимков превращается в рабочий инструмент для будущих экспедиций. 10 сентября IBM и NASA представили открытую модель искусственного интеллекта, которая перелопачивает годы наблюдений за Луной: ищет признаки залежей льда, распознаёт кратеры и заранее подсказывает, где удобнее садиться и вести исследования.
Обучали ИИ более чем на 30 слоях данных с девяти приборов из четырёх миссий NASA. Воду под грунтом он напрямую не видит - вместо этого сопоставляет разные типы измерений и выделяет участки, которые стоит внимательнее проверить приборами. И делает это заметно лучше прежних методов: в тестах модель распознавала особенности рельефа до 23% точнее. Особый интерес - вечно затенённые области у полюсов, где лёд может храниться миллиарды лет. Вода на будущей базе бесценна: это и питьё, и кислород, и компоненты ракетного топлива.
Задача ИИ проще, чем кажется, но оттого не менее важная: не назначить точку посадки, а быстро сузить область поиска перед реальными миссиями. А времени в обрез. До 2029 года NASA планирует больше 20 роботизированных посадок, а уже к 2028 году программа Artemis должна вернуть на Луну астронавтов - и тогда точные карты и оценка ресурсов станут не наукой ради науки, а вопросом выживания на поверхности.
@SciTechQuantumAI