IBM y la NASA lanzaron un nuevo modelo de inteligencia artificial de código abierto diseñado para analizar décadas de información sobre la Luna y facilitar la identificación de hielo, cráteres y otras características de su superficie.
La herramienta, denominada NASA-IBM Lunar Foundation, fue desarrollada como un sistema de acceso público destinado a investigadores que estudian el satélite natural y trabajan sobre los planes para una presencia humana sostenida.
El modelo fue entrenado utilizando más de 30 capas de datos obtenidos por nueve instrumentos pertenecientes a cuatro misiones de la NASA, entre ellas el Orbitador de Reconocimiento Lunar.
Una IA para leer décadas de información lunar
La nueva herramienta se incorpora a la familia Prithvi de modelos abiertos desarrollados por IBM y la NASA, que incluye soluciones aplicadas a áreas geoespaciales, meteorológicas y otros campos científicos.
El sistema puede ayudar a los investigadores a identificar posibles depósitos de hielo en regiones permanentemente sombreadas de la Luna, zonas donde las temperaturas permiten conservar agua congelada durante largos períodos.
También puede cartografiar cráteres con el objetivo de facilitar la selección de lugares de aterrizaje seguros y estudiar características volcánicas presentes en la superficie lunar.
Estas tareas tradicionalmente requieren que los científicos analicen manualmente mapas e imágenes o utilicen herramientas de aprendizaje automático con menor resolución.
En pruebas de referencia, el modelo logró identificar características relevantes de la superficie lunar con una precisión hasta 23% mayor que métodos ampliamente utilizados.
Por qué el hielo lunar es tan importante
Uno de los principales objetivos del sistema será mejorar la búsqueda de hielo en zonas de difícil observación.
La presencia de hielo interesa especialmente a las agencias espaciales porque puede indicar disponibilidad de agua y oxígeno, dos recursos considerados fundamentales para sostener una futura presencia humana prolongada.
Esos recursos también podrían ser utilizados para desarrollar combustible destinado a cohetes y reducir la necesidad de transportar determinados insumos desde la Tierra.
La posibilidad de producir combustible fuera del planeta aparece como uno de los elementos estratégicos para futuras misiones de mayor alcance, incluida la exploración de Marte.
La IA se suma a los planes para volver a la Luna
El desarrollo de esta nueva herramienta se produce mientras la NASA avanza con el programa Artemis, cuyo objetivo es regresar con astronautas a la superficie lunar.
La agencia estadounidense planea enviar astronautas nuevamente a la Luna en 2028 para probar nuevas tecnologías vinculadas con una presencia sostenida y preparar futuras misiones a Marte.
En ese contexto, disponer de sistemas capaces de procesar grandes volúmenes de información y reconocer automáticamente zonas de interés podría acelerar la planificación de operaciones, selección de terrenos y búsqueda de recursos.
El modelo NASA-IBM Lunar Foundation queda disponible como herramienta abierta para la comunidad científica, con el objetivo de mejorar el análisis de la superficie lunar y contribuir a las próximas etapas de exploración humana.
