据美国国家航空航天局(NASA)官网、IBM研究院官方社交媒体消息称,这两家机构发布并开源了首个月球模型,模型权重与代码向全球研究者开放,以供下载、微调和试验。这是首批专门面向月球科学、可公开使用的智能分析工具之一,目标是把数十年来分散的月球观测数据转化为可复用的分析工具,用于陨石坑测绘、火山地貌识别和极区水冰潜力评估。
“NASA-IBM模型”重现了月球冰探测的模式(从蓝色到黄色),模型在参考数据中保留了许多精细的勘探模式。图源:NASA/IBM研究院
月球研究长期面临数据多、整合难的矛盾。此次模型的训练数据以NASA月球勘测轨道飞行器为主。LRO在轨约17年,覆盖大部分月面,其数据规模超过NASA其他行星任务总和。模型使用约200万个月球图像切片,其中包括逾100万张1米分辨率窄角相机图像和近96.4万张100米分辨率多光谱图像,并融合GRAIL重力、Lunar Prospector,以及日本JAXA SELENE等任务的地形与遥感数据。配合发布的数据集整合9台仪器、4项任务、30多个空间对齐数据层,解决不同分辨率、不同载荷难以统一调用的问题。
这一模型对月球资源勘查意义重大。月球永久阴影坑温度极低,可把水冰保存数百万年以上,而光学手段难以直接观测。模型综合多分辨率、多模态观测估算极区冰的赋存与稳定区,帮助研究者缩小实地验证范围。而水冰不仅关系到月球基地的饮用水和呼吸用氧,也可通过电解制氧、制氢,为深空任务提供推进剂原料,这正是人类长期驻月任务及后续走向火星任务的起点。
同时,在未来飞船安全着陆与对着陆点的地质认知上,新模型可辅助快速提取和分类陨坑,减少人工判读工作量。
该模型纳入NASA首席科学数据办公室“科学人工智能”战略,由多个中心、高校、研究所协同完成。对学界而言,统一、可复现的月球数据集,远比单次算法指标更重要。未来探月任务持续产生新影像,研究者也可在同一底模上微调,把多任务、多时段观测连成一致认识,而不是每次另起炉灶。
据美国国家航空航天局(NASA)官网、IBM研究院官方社交媒体消息称,这两家机构发布并开源了首个月球模型,模型权重与代码向全球研究者开放,以供下载、微调和试验。这是首批专门面向月球科学、可公开使用的智能分析工具之一,目标是把数十年来分散的月球观测数据转化为可复用的分析工具,用于陨石坑测绘、火山地貌识别和极区水冰潜力评估。
“NASA-IBM模型”重现了月球冰探测的模式(从蓝色到黄色),模型在参考数据中保留了许多精细的勘探模式。图源:NASA/IBM研究院
月球研究长期面临数据多、整合难的矛盾。此次模型的训练数据以NASA月球勘测轨道飞行器为主。LRO在轨约17年,覆盖大部分月面,其数据规模超过NASA其他行星任务总和。模型使用约200万个月球图像切片,其中包括逾100万张1米分辨率窄角相机图像和近96.4万张100米分辨率多光谱图像,并融合GRAIL重力、Lunar Prospector,以及日本JAXA SELENE等任务的地形与遥感数据。配合发布的数据集整合9台仪器、4项任务、30多个空间对齐数据层,解决不同分辨率、不同载荷难以统一调用的问题。
这一模型对月球资源勘查意义重大。月球永久阴影坑温度极低,可把水冰保存数百万年以上,而光学手段难以直接观测。模型综合多分辨率、多模态观测估算极区冰的赋存与稳定区,帮助研究者缩小实地验证范围。而水冰不仅关系到月球基地的饮用水和呼吸用氧,也可通过电解制氧、制氢,为深空任务提供推进剂原料,这正是人类长期驻月任务及后续走向火星任务的起点。
同时,在未来飞船安全着陆与对着陆点的地质认知上,新模型可辅助快速提取和分类陨坑,减少人工判读工作量。
该模型纳入NASA首席科学数据办公室“科学人工智能”战略,由多个中心、高校、研究所协同完成。对学界而言,统一、可复现的月球数据集,远比单次算法指标更重要。未来探月任务持续产生新影像,研究者也可在同一底模上微调,把多任务、多时段观测连成一致认识,而不是每次另起炉灶。
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