Universities Space Research Association (USRA) ने नए जारी NASA-IBM चंद्रमा फाउंडेशन मॉडल में ग्रह विज्ञान विशेषज्ञता का योगदान दिया, जो विभिन्न चंद्रमा डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया ओपन-सोर्स AI मॉडल है। NASA और IBM Research के नेतृत्व में विकसित सहयोग के माध्यम से, मॉडल को Som Bench का उपयोग करके प्री-प्रशिक्षित किया गया, जो एक मल्टीमोडल चंद्रमा डेटासेट है जिसमें लगभग दो मिलियन सह-पंजीकृत डेटा बंडल शामिल हैं, जो 11 मॉडैलिटी और दो स्थानिक पैमानों पर फैले हुए हैं। मॉडल छवियों, टोपोग्राफी, रोशनी की ज्यामिति, थर्मोफिजिकल गुण, खनिज विज्ञान, रडार, गुरुत्वाकर्षण और अन्य भूवैज्ञानिक डेटा को एकीकृत करता है।

USRA का योगदान डॉ. रेचेल स्लांक से आया, जो USRA के साइंस एंड टेक्नोलॉजी इंस्टीट्यूट में एसोसिएट साइंटिस्ट हैं और NASA के मार्शल स्पेस फ्लाइट सेंटर पर नियुक्त हैं। उन्होंने ग्रह विज्ञान विषय-विशेषज्ञ के रूप में कार्य किया, चंद्रमा विज्ञान प्राथमिकताओं को मॉडल विकास निर्णयों से जोड़ा।

मॉडल को तीन बेंचमार्क पर मूल्यांकन किया गया: क्षेत्रीय और मीटर पैमाने पर गड्ढा पहचान, अनियमित मरे पैचों का विभाजन, और चंद्रमा ध्रुवीय बर्फ संभावना का रिग्रेशन। सभी बेंचमार्क पर, प्री-प्रशिक्षित मॉडल ImageNet प्री-प्रशिक्षण पर आधारित तुलना मॉडलों के बराबर या बेहतर प्रदर्शन किया। अध्ययन ने गड्ढा पहचान में मजबूत लेबल दक्षता का प्रदर्शन किया, जो इंगित करता है कि चंद्रमा प्री-प्रशिक्षण कार्य-विशिष्ट लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता को कम करता है।

प्री-प्रशिक्षित मॉडल, फाइन-ट्यूनिंग कोड, और बेंचमार्क डेटासेट को खुले रूप से जारी करके, टीम का लक्ष्य चंद्रमा अनुसंधान अनुप्रयोगों के लिए एक पुन: उपयोग योग्य आधार प्रदान करना है। Som Bench चंद्रमा मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के मानकीकृत मूल्यांकन का समर्थन करता है।

मुख्य इकाइयाँ: कंपनियाँ: Universities Space Research Association (USRA), NASA, IBM Research | व्यक्ति: डॉ. रेचेल स्लांक | स्थान: वाशिंगटन, डीसी, मार्शल स्पेस फ्लाइट सेंटर