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.
Содержание статьи
- 1 Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)
- 2 Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700
- 3 Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги
- 4 Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?
- 5 Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)
- 6 Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine
- 7 10 флагманских процессоров Intel за 10 лет
- 8 Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку
Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)
Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700
Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги
Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?
Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)
Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine
10 флагманских процессоров Intel за 10 лет
Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку
Источник изображения: nasa.gov
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
