NASA và IBM vừa công bố mô hình học máy mới giúp cộng đồng nghiên cứu toàn cầu dễ dàng bản đồ hóa các crater và đặc trưng đ volcano trên bề mặt Mặt Trăng. Được huấn luyện trên 17 năm dữ liệu từ tàu quan sát Mặt Trăng và các sứ mệnh khác, mô hình NASA-IBM Lunar Foundation Model dùng bộ dữ liệu 2 triệu tile gọi là SomBench. Kiến trúc Vision Transformer này vượt trội so với SwinV2-B tới 19% trong phát hiện crater ở quy mô 100m.
Dự án này tiếp nối thành công của mô hình Prithvi và Surya, cho phép xử lý hàng petabyte dữ liệu mà không cần phần cứng mới. So với các benchmark trước, hệ thống này giảm lỗi RMS trong dự báo băng đá cực tới 22%. Mô hình được chia sẻ trên Hugging Face với bản quyền Apache 2.0, đồng thời cung cấp mã fine-tuning trên GitHub cho công cụ TerraTorch.
Nguồn chính
- SOURCE@nasascience_“trained on 17 years of lunar data to map craters, identify geologic features, and even help predict where ice may hide”x.com
- SOURCE@ibmnews“one of the first publicly available AI models built for scientific lunar exploration”x.com
- SUPPORT@brianroemmele“outperforms them by nearly 19 percent at 100-meter scale while using only half the training labels”x.com