IBM və NASA, Ayın səthini daha dəqiq və əhatəli xəritələmək məqsədilə Lunar Foundation Model (LFM) adlı süni intellekt modelini birgə inkişaf etdiriblər. Bu model, müxtəlif sensorlardan əldə olunan məlumatları birləşdirərək Ayın səthinin daha dəqiq xəritələnməsini təmin edir. science.nasa.gov

LFM, yüksək qətnaməli optik kameralar, lazer altimetrlər, radar reflektans alətləri və spektrometrlərdən əldə olunan multimodal məlumatları təhlil edir. Bu məlumatlar, təxminən 2 milyon xəritə parçasını əhatə edən SomBench adlı məlumat bazasında saxlanılır. science.nasa.gov

Model, maskalanmış-token öyrənmə üsulu ilə işləyərək yüksək dəqiqlik və aşağı hesablama xərcləri ilə incə tənzimlənmə imkanı verir. LFM, kraterlərin aşkar edilməsində ənənəvi modellərdən 19% daha yaxşı nəticə göstərir və ay tozunun üst qatında buz ehtimalını 22% daha az səhvlə təxmin edir. science.nasa.gov

Bu süni intellekt modeli, yalnız fiziki ölçmələrin əvəzi deyil, həm də nümunə tanıma köməkçisi kimi nəzərdə tutulub. LFM, ayın qütb bölgəsində buz ehtimalını və krater xəritəsini yaxşılaşdıraraq gələcək kosmik missiyalara dəstək verəcək. science.nasa.gov

Model, Hugging Face platformasında açıq mənbə kimi yayımlanacaq. Bu, tədqiqatçılar və kosmik missiya komandalarına öz tədqiqatlarını genişləndirmək və modeldən faydalanmaq imkanı verəcək. science.nasa.gov