AI開始替人類探月！IBM、NASA聯手找冰層、挑登陸點

IBM(IBM-US)與美國航太總署(NASA)周四(10日)共同推出開源AI工具「NASA-IBM月球基礎模型」(NASA-IBM Lunar Foundation Model)，協助科學家分析數十年累積的月球觀測資料，並為人類長期進駐月球及未來火星任務提供支援。

這套模型利用NASA四項太空任務、九具觀測儀器蒐集的逾30層資料進行訓練，其中包括月球勘測軌道飛行器(Lunar Reconnaissance Orbiter)取得的數據，目前已開放研究人員使用。

NASA-IBM月球基礎模型加入IBM與NASA共同開發的Prithvi開放式基礎模型系列，該系列應用範圍涵蓋地理空間、天氣及其他科學研究領域。

這套模型可協助研究人員辨識月球永久陰影區內可能存在的冰層、繪製隕石坑分布圖以選擇安全登陸地點，並分析月球表面的火山地形。這些工作過去通常需要科學家人工檢查大量地圖與影像，或仰賴解析度較低的機器學習工具。

NASA與IBM表示，在基準測試中，這套AI模型辨識月球表面重要特徵的準確度，最高比目前廣泛使用的方法提升23%，有望加快月球地質研究及登陸地點評估。

各國太空機構尤其重視月球冰層，因其代表可能存在可利用的水與氧氣。這些資源不僅是興建月球基地及維持太空人長期生活的關鍵，也可能用來製造火箭燃料，支援未來前往火星的任務。

NASA阿提米絲(Artemis)計畫預定2028年再次把太空人送上月球，測試建立人類長期駐留能力所需的新技術，並為後續火星探索任務奠定基礎。