IBM und Nasa veröffentlichen ein offenes KI-Modell für die Mondforschung. Es soll helfen, gewaltige Datenmengen schneller auszuwerten.
Das Nasa-IBM Lunar Foundation Model wurde mit Daten aus vier Missionen trainiert und verbindet mehr als 30 Datenschichten aus neun Messinstrumenten. Forschende können das Modell frei nutzen und für eigene Anwendungen weiterentwickeln. Zum Einsatz kommen soll es unter anderem bei der Suche nach Wassereis in dauerhaft verschatteten Regionen der Mondpole. Solche Vorkommen wären für künftige Missionen besonders interessant, weil Wasser vor Ort als Trinkwasser, Sauerstoffquelle oder zur Herstellung von Treibstoff genutzt werden könnte. Auch bei der Kartierung der Mondoberfläche soll das Modell helfen. Es erkennt kleine Einschlagkrater und geologische Strukturen, die bei der Suche nach sicheren Landeplätzen für künftige Missionen eine Rolle spielen können. Hinzu kommt die Analyse vulkanischer Formationen, die Hinweise auf die Entwicklung des Mondes liefern. In ersten Tests schnitt das Modell je nach Aufgabe bis zu 23 Prozent besser ab als etablierte Vergleichsverfahren. Gleichzeitig soll es beim Feintuning mit weniger Trainingsdaten und Rechenleistung auskommen. «Um die Rätsel rund um den Mond zu lösen, braucht man die Fähigkeit, von einer enorm grossen Menge an wissenschaftlichen Daten zu lernen», erklärt Juan Bernabe-Moreno von IBM Research. Das offene Modell soll Beobachtungen aus unterschiedlichen Instrumenten zusammenführen und Muster sichtbar machen, die einzeln schwer zu erkennen wären. Das Mondmodell gehört zur offenen Prithvi-Familie von IBM und Nasa. Dazu zählen bereits Modelle für Erdbeobachtung, Wetter und Sonnenphysik. Veröffentlicht wurde das neue System auf Hugging Face. (aso)
