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NASA und IBM veröffentlichen offenes Mondmodell auf Basis von 17 Jahren Orbiterdaten

Das NASA-IBM Lunar Foundation Model ist jetzt auf Hugging Face verfügbar. Es nutzt fast 2 Millionen Mondbildkacheln, um Vorhersagen zu Eisvorkommen und Kratern zu verbessern.

OossaVon Oossa veröffentlicht: 1 Min. Lesezeit

Nicolas Thomas · Unsplash

NASA und IBM Research haben ein neues KI-Modell für den Mond öffentlich zugänglich gemacht. Das quelloffene NASA-IBM Lunar Foundation Model kann von Hugging Face heruntergeladen werden; der Code steht auf GitHub. Trainiert wurde es mit 17 Jahren Daten des Lunar Reconnaissance Orbiter und weiterer Missionen. Das Archiv wird so zu einem Werkzeug, das Forschende bereits mit wenigen gelabelten Beispielen an ihre Bedürfnisse anpassen können.

Was das Modell kann

Das Modell verarbeitet gleichzeitig hochauflösende Bilder (etwa 1 Meter pro Pixel) und grobe Aufnahmen (100 m pro Pixel). Beleuchtungswinkel und Sonnenstand fließen ebenfalls als explizite Eingaben ein. So lassen sich echte Oberflächenmerkmale besser von Schatten unterscheiden. In Tests verringerte das Modell den Fehler bei Vorhersagen zu polarem Wassereis um bis zu 22 % gegenüber dem besten Vergleichsmodell. Bei der Kratererkennung in Aufnahmen mit grober Auflösung war es rund 19 % genauer, obwohl es nur halb so viele gelabelte Daten verwendete.

Wie es entwickelt wurde

Die Forschenden stellten einen Datensatz namens SomBench zusammen – den bislang größten gemeinsam registrierten multimodalen Mond-Datensatz. Er umfasst fast 2 Millionen „Kachelpakete“ aus 11 verschiedenen Datentypen und mehr als 30 aufeinander abgestimmte Ebenen von neun Instrumenten auf vier Missionen. Das Modell wurde von Grund auf mit einer Technik namens FlexiViT trainiert. Damit kann dasselbe Modell unterschiedliche Bild-Patchgrößen verarbeiten, ohne neu trainiert werden zu müssen.

Warum es wichtig ist

Für Planetenforschende bietet das offene Modell eine sofort einsetzbare KI, die mit weniger manuell gelabelten Beispielen Eis und Krater erkennen kann – das könnte die Forschung zu Mondressourcen beschleunigen. Wer künftige Mondmissionen verfolgt, kann sich von besseren Eiskarten Hinweise darauf versprechen, wo sich eine Landung oder der Abbau von Wasser als Raketentreibstoff lohnen könnte. Das Modell ersetzt jedoch keine direkten Messungen: Bei geografischen Koordinaten kann es weiterhin zu Abweichungen von mehreren Dutzend Grad kommen.

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