Нова ера дослідження Місяця: Штучний інтелект від NASA та IBM відкриває космічні таємниці

Вигляд південного полюса Місяця, де відбиття та дані про температуру вказують на можливу наявність водяного льоду на поверхні. (Зображення: NASA’s Scientific Visualization Studio) Image 1 of 4

Image 2 of 4

Image 3 of 4

Image 4 of 4

Модель LFM (Lunar Foundation Model) навчилася інтерпретувати величезні обсяги даних за допомогою техніки, відомої як масковане токенне навчання. Цей процес передбачає приховування частини даних, щоб штучний інтелект міг заповнювати прогалини. Під час тренування модель отримує частину місячного фрагмента, наприклад, його видиму яскравість та висоту, і лише цю інформацію. Потім модель багаторазово прогнозує приховані дані на мільйонах прикладів, вивчаючи взаємозв’язки між такими елементами, як освітлення, структура рельєфу та фізична географія.

Величезний стрибок уперед

Штучний інтелект продемонстрував високі результати за чотирма тестованими завданнями. У виявленні кратерів він перевершив модель SwinV2-B майже на 19%, використовуючи вдвічі менше навчальних міток. При оцінці потенціалу полярного льоду в межах одного метра реголіту (місячного пилу та каміння) LFM зберігала потужну прогностичну здатність з меншою кількістю каналів даних та зменшила помилки у визначенні ділянок з високим потенціалом місячного льоду до 22% порівняно зі SwinV2-B. Її продуктивність у картографуванні кратерів масштабу метра та рідкісних вулканічних ландшафтів була так само конкурентоспроможною з провідними спеціалізованими моделями.

Вчені можуть кастомізувати LFM за допомогою легковагих технік, таких як низькорангове адаптування (low-rank adaptation) — спосіб точного налаштування ШІ шляхом зміни невеликої кількості вагових коефіцієнтів, не зачіпаючи більшу частину оригінальної моделі. Це дозволяє дослідникам адаптувати модель для спеціалізованих завдань дослідження без значних обчислювальних витрат на тренування ШІ з нуля.

• Вчені стверджують, що людська діяльність настільки змінює поверхню Місяця, що вона увійшла в нову геологічну епоху.
• Найвищої роздільної здатності зображення струменя чорної діри, створені завдяки ШІ та 27 рокам спостережень.
• Найбільша карта Всесвіту від телескопа Джеймса Вебба розкриває приховані куточки.

У найближчій перспективі вчені, ймовірно, використовуватимуть LFM як основу для ключових завдань дистанційного зондування Місяця, одночасно з поступовим процесом її доопрацювання. З часом модель буде вдосконалена для таких завдань, як покращене виявлення та картографування кратерів, сегментація тонких геоморфологічних одиниць, таких як нерівномірні місячні (вулканічні) плями, та покращення виявлення полярного льоду шляхом інтеграції даних про рельєф, освітлення та теплові шари.

ТЕМИ

Порада від Business News:

Ця нова модель штучного інтелекту від NASA та IBM є надзвичайно цінним інструментом для всіх, хто займається дослідженням Місяця. Вона значно прискорює та спрощує аналіз величезних обсягів даних, що дозволить ученим швидше знаходити важливі ресурси, краще розуміти геологію Місяця та ефективніше планувати майбутні місії. Можливість вільного доступу через Hugging Face робить її доступною для широкого кола дослідників, що сприятиме розвитку космічної науки.

Sourse: www.livescience.com