U nizu istorijskih koraka ka ponovnom osvajanju Mjeseca, NASA i kompanija IBM lansirale su otvoreni sistem vještačke inteligencije pod nazivom NASA-IBM Lunar Foundation Model, osmišljen da naučnicima pruži revolucionarne alate za mapiranje i proučavanje Zemljinog satelita, piše Engadget.
Ovaj tehnološki iskorak dolazi neposredno nakon uspjeha proljećne misije Artemis II, tokom koje su astronauti Rid Vajzman, Kristina Kok, Viktor Glover i Džeremi Hansen izveli istorijski prelet i otišli dalje od Zemlje nego bilo koji čovjek u istoriji.
Novi model vještačke inteligencije, dostupan za preuzimanje na platformi Hugging Face, već je pokazao izuzetnu preciznost u lociranju skrivenih zaliha leda na lunarnoj površini, prenosi PCPress.
Testiranja su potvrdila da ovaj sistem drastično nadmašuje postojeće standarde u industriji, smanjivši stopu grešaka za 23 odsto u poređenju sa Microsoftovim vizuelnim sistemom SwinV2-B.
Kada je u pitanju identifikacija i klasifikacija kratera, model je bio efikasniji za 19 odsto, iako je koristio upola manje podataka za obuku. Njegova moć praktično je dokazana nedavno, kada je raketa Falcon 9 kompanije SpaceX pala na Mjesec 5. avgusta. Analizirajući snimak mjesta udara, sistem je iz prve i bez greške prepoznao novonastali krater, uprkos tome što se preklapao sa već postojećim.
Razvoj ovog modela zahtijevao je potpuno nov pristup programiranju zbog surovih optičkih specifičnosti Mjeseca, gdje odsustvo atmosfere stvara oštre, potpuno crne sjenke bez ikakvih svjetlosnih informacija.
Tradicionalne metode obuke vještačke inteligencije, koje se oslanjaju na to da program rekonstruiše sakrivene dijelove slike, doživjele su potpuni fijasko jer lunarni krateri iz orbite izgledaju previše slično.
Kako navodi Dr. Huan Bernabe-Moreno, direktor instituta IBM Research Europe, istraživači su problem riješili tako što su virtuelno podijelili Mjesec na kriške, poput pomorandže, čime su u potpunosti razdvojili zone za obuku od zona za testiranje i tako obezbijedili neophodnu konzistentnost podataka.
Ono što ovu saradnju čini prekretnicom za svjetsku naučnu zajednicu jeste uporedo lansiranje baze podataka otvorenog koda sa više od dva miliona ključnih tačaka. Ovaj set objedinjuje desetine hiljada slika visoke rezolucije i mjernih podataka sa sondi NASA i japanske misije SELENE.
Stručnjaci ističu da modeli dolaze i prolaze, ali da precizno koordinisani podaci ostaju trajna osnova koja će omogućiti istraživačima širom svijeta da samostalno razvijaju napredne sisteme i ubrzaju otkrivanje lunarnih tajni.