Universities Space Research Association (USRA) contribuyó con experiencia en ciencias planetarias al recién lanzado modelo lunar de IA de NASA-IBM, un modelo de IA de código abierto diseñado para analizar diversos conjuntos de datos lunares. Desarrollado mediante una colaboración liderada por NASA y IBM Research, el modelo se preentrenó utilizando Som Bench, un conjunto de datos lunares multimodal que contiene casi dos millones de paquetes de datos co-registrados que abarcan 11 modalidades y dos escalas espaciales. El modelo integra imágenes, topografía, geometría de iluminación, propiedades termo-físicas, mineralogía, radar, gravedad y otros datos geológicos.

La contribución de USRA provino de la Dra. Rachel Slank, científica asociada del Instituto de Ciencia y Tecnología de USRA, asignada al Centro de Vuelo Espacial Marshall de la NASA. Ella sirvió como experta en materia de ciencias planetarias, conectando las prioridades de la ciencia lunar con las decisiones de desarrollo del modelo.

El modelo se evaluó en tres puntos de referencia: detección de cráteres a escala regional y métrica, segmentación de parches de mare irregulares y regresión de la prospectividad de hielo polar lunar. En todos los puntos de referencia, el modelo preentrenado igualó o superó a los modelos de comparación basados en el preentrenamiento de ImageNet. El estudio demostró una fuerte eficiencia de etiquetas en la detección de cráteres, lo que sugiere que el preentrenamiento lunar reduce los requisitos de datos etiquetados específicos de la tarea.

Al lanzar públicamente el modelo preentrenado, el código de ajuste fino y los conjuntos de datos de referencia, el equipo tiene como objetivo proporcionar una base reutilizable para aplicaciones de investigación lunar. Som Bench apoya la evaluación estandarizada de aplicaciones de aprendizaje automático lunar.

Entidades clave: Empresas: Universities Space Research Association (USRA), NASA, IBM Research | Personas: Dra. Rachel Slank | Ubicaciones: Washington, D.C., Marshall Space Flight Center