---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "942585b4a6305d6d1dfce2b0d17870095eb1eeca9c89ed22a41899420b6be336"
canonical_url: "https://aidr.today/942585b4?lang=vi"
title: "NASA và IBM ra mắt mô hình AI mã nguồn mở đầu tiên cho Mặt Trăng"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-09-11T05:47:35.000Z"
category: "Research"
topics: ["open-source","multimodal","vision-language","nasa","ibm","huggingface"]
source_urls: ["https://huggingnews.com/ai/nasa-and-ibm-open-source-first-lunar-ai-for-scientific-exploration-9e48d9b1","https://x.com/NASAScience_/status/2098088421403095496","https://x.com/IBMNews/status/2098018859840082162","https://x.com/BrianRoemmele/status/2098259556799480280"]
summary: "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."
---

# NASA và IBM ra mắt mô hình AI mã nguồn mở đầu tiên cho Mặt Trăng

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/942585b4?lang=vi>)

**Published:** 2026-09-11T05:47:35.000Z
**Category:** Research
**Topics:** open\-source, multimodal, vision\-language, nasa, ibm, huggingface

## Summary

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\.

## Sources

- [Story source](<https://huggingnews.com/ai/nasa-and-ibm-open-source-first-lunar-ai-for-scientific-exploration-9e48d9b1>)
- [Story source](<https://x.com/NASAScience_/status/2098088421403095496>)
- [Story source](<https://x.com/IBMNews/status/2098018859840082162>)
- [Supporting source](<https://x.com/BrianRoemmele/status/2098259556799480280>)