La NASA e IBM lanzan una IA de código abierto para acelerar la exploración de la Luna
La NASA e IBM han presentado el NASA-IBM Lunar Foundation Model, un modelo fundacional de inteligencia artificial diseñado para analizar grandes volúmenes de información sobre la Luna. La herramienta, que se distribuye como proyecto de código abierto, pretende facilitar el trabajo de científicos e ingenieros y mejorar la planificación de futuras misiones al satélite natural de la Tierra.
El sistema combina datos procedentes de varias misiones espaciales y de distintos instrumentos científicos. Su objetivo es detectar patrones, identificar formaciones geológicas y localizar zonas de interés con mayor rapidez que los métodos basados exclusivamente en el análisis manual.
Un modelo entrenado con décadas de observaciones lunares
La Luna lleva siendo estudiada durante décadas, pero una parte importante de la información recopilada se encuentra dispersa entre diferentes proyectos, formatos y repositorios. Uno de los principales retos del desarrollo fue reunir un conjunto de datos abierto y suficientemente amplio para entrenar la inteligencia artificial.
Para construirlo, la NASA incorporó miles de imágenes, mapas y mediciones obtenidos por misiones propias y de otras agencias espaciales. Entre los datos empleados se encuentran los captados por el Lunar Reconnaissance Orbiter, una sonda robótica que observa la superficie lunar desde 2009.
El entrenamiento también incluye información del campo gravitatorio recopilada por la misión GRAIL, desarrollada entre 2011 y 2012, así como datos de la sonda japonesa SELENE/Kaguya, que estudió la evolución geológica de la Luna entre 2007 y 2009.
Qué es un modelo fundacional
Un modelo fundacional es un sistema de inteligencia artificial entrenado previamente con grandes cantidades de datos. A diferencia de una aplicación creada para una única tarea, puede adaptarse después a diferentes usos mediante ajustes adicionales o instrucciones específicas.
En este caso, el modelo no funciona como un chatbot generalista. Está especializado en información lunar, por lo que puede interpretar imágenes, mapas y otros datos científicos relacionados con la superficie y la estructura del satélite.
La apuesta por el código abierto permite que investigadores, universidades y organizaciones puedan descargar el modelo, consultar su documentación y utilizar los datos de preentrenamiento. También facilita que la comunidad científica compruebe sus resultados, lo adapte a nuevos proyectos y desarrolle aplicaciones específicas.
Detección de cráteres y estudio del vulcanismo lunar
Entre los usos previstos se encuentra el análisis de la historia volcánica de la Luna. La IA puede ayudar a localizar estructuras relacionadas con antiguas erupciones y a comparar distintas regiones para comprender mejor cómo evolucionó el interior del satélite.
Otra aplicación destacada es la detección e identificación de cráteres. El modelo puede reconocer tanto formaciones antiguas como impactos recientes, una capacidad especialmente útil para actualizar los mapas lunares y estudiar cómo cambia la superficie con el paso del tiempo.
Durante la presentación del sistema, sus responsables mostraron cómo identificó correctamente el lugar de impacto de un cohete Falcon 9 de SpaceX que alcanzó la Luna en agosto. Este tipo de análisis puede resultar más rápido y preciso que la revisión manual de grandes colecciones de imágenes.
Una herramienta clave para buscar hielo
La inteligencia artificial también puede contribuir a la búsqueda de depósitos de hielo de agua. Los científicos consideran que algunas regiones lunares situadas en sombra permanente podrían conservar hielo debido a sus temperaturas extremadamente bajas.
Estas áreas son difíciles de analizar porque no reciben luz solar directa. El modelo puede ayudar a combinar imágenes, mapas topográficos y otros registros para estudiar sus características y señalar lugares que merezcan una investigación más detallada.
Encontrar agua en la Luna tendría una importancia estratégica para las futuras misiones tripuladas. Además de ser esencial para los astronautas, el agua podría separarse en hidrógeno y oxígeno para producir combustible, lo que reduciría la necesidad de transportar suministros desde la Tierra.
Preparación para las misiones Artemis
El lanzamiento de esta herramienta coincide con el creciente interés por regresar a la superficie lunar. Las misiones Artemis de la NASA tienen entre sus objetivos llevar de nuevo astronautas al satélite y avanzar hacia una presencia humana más duradera.
En ese contexto, disponer de mapas más detallados y de análisis automatizados puede ayudar a seleccionar lugares de aterrizaje, identificar riesgos del terreno y localizar recursos potencialmente aprovechables. A largo plazo, estos conocimientos podrían contribuir a la planificación de una base lunar.
El NASA-IBM Lunar Foundation Model ya está disponible para su descarga junto con su documentación y los datos utilizados durante el preentrenamiento. La apertura del proyecto busca ampliar la colaboración entre centros de investigación y acelerar el desarrollo de nuevas aplicaciones científicas para la exploración espacial.
