11.09.2026

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

IBM и NASA выпустили открытую модель искусственного интеллекта, призванную помочь учёным в анализе данных, полученных в ходе многолетних наблюдений Луны, и в реализации планов по обеспечению постоянного присутствия человека на естественном спутнике Земли.

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны

ИИ-система, получившая название NASA-IBM Lunar Foundation Model, доступна для использования всем желающим. Она была обучена на более чем 30 слоях данных, собранных с девяти приборов в рамках четырёх миссий NASA, в том числе миссии Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Новая система пополнила семейство базовых открытых моделей Prithvi, которые совместными усилиями разрабатывают IBM и NASA — они применяются в анализе геопространственных данных, в метеорологии и других областях.

Модель поможет исследователям обнаружить возможные области залегания льда в постоянно затенённых районах Луны, нанести на карту кратеры для выбора безопасных мест посадки и изучить вулканические образования. Ранее для решения таких задач учёные собственными силами анализировали карты и снимки или обращались к средствам машинного обучения с более низким разрешением. В ходе сравнительных испытаний модель распознала ключевые объекты на поверхности Луны с точностью, превышающей показатели распространённых методов на 23 %.

Лунный лёд представляет особый интерес, потому что он указывает на наличие воды и кислорода — они помогут в создании лунной базы и в производстве ракетного топлива для полётов на Марс. США намерены высадить астронавтов на Луну в 2028 году и испытать новые технологии, необходимые для обеспечения постоянного присутствия человека на Луне и подготовки будущих миссий на Марс.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *