La NASA y IBM acaban de presentar un nuevo modelo de inteligencia artificial diseñado específicamente para estudiar la superficie lunar y analizar enormes cantidades de información recopilada durante años por diferentes misiones espaciales. El sistema se llama NASA-IBM Lunar Foundation Model y está disponible como herramienta de código abierto.
La IA fue entrenada utilizando más de 30 capas de datos procedentes de nueve instrumentos de cuatro misiones de la NASA, entre ellas el Lunar Reconnaissance Orbiter. Esto le permite analizar imágenes y mapas de la Luna de una manera mucho más rápida y detallada.
Uno de sus objetivos principales es localizar posibles depósitos de hielo, especialmente en regiones de la Luna que permanecen permanentemente en sombra. También puede ayudar a identificar cráteres y formaciones volcánicas.
Y aquí está lo impresionante: durante las pruebas, el nuevo modelo consiguió identificar determinadas características de la superficie lunar hasta un 23 % con mayor precisión que algunos métodos utilizados anteriormente.
¿Por qué es tan importante encontrar hielo?
Porque el agua lunar podría convertirse en un recurso fundamental para futuras misiones. Además de servir como agua, sus componentes podrían utilizarse para obtener oxígeno y combustible, reduciendo la cantidad de recursos que los astronautas tendrían que transportar desde la Tierra.
El proyecto está relacionado con los planes de la NASA para regresar a la Luna mediante el programa Artemis y avanzar hacia una presencia humana más prolongada en nuestro satélite. La agencia contempla utilizar la Luna como escenario para probar tecnologías que algún día podrían ayudar en misiones mucho más lejanas, incluida Marte.
🌕 En otras palabras: una inteligencia artificial ahora está ayudando a los científicos a crear mapas mucho más detallados de nuestro vecino cósmico, buscando precisamente los lugares que podrían ser importantes para los futuros exploradores humanos.