NASA e IBM lanzan un modelo lunar de IA de código abierto
- El NASA-IBM Lunar Foundation Model es de código abierto y está disponible de forma gratuita.
- El entrenamiento se basa en datos del Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO), que reunió 17 años de información.
- El conjunto incluye cerca de 2 millones de teselas de imagen y más de 1 millón de imágenes de alta resolución.
- Sirve para mapear cráteres, buscar rasgos volcánicos jóvenes y modelar emplazamientos de hielo de agua cerca de los polos lunares.
- El modelo está alojado en Hugging Face y su código completo está en GitHub.
Qué ha pasado
NASA e IBM lanzaron el NASA-IBM Lunar Foundation Model.
El sistema es un modelo de inteligencia artificial de código abierto y está disponible de forma gratuita.
Qué sabemos
NASA mantiene una colaboración continua con IBM Research y varias instituciones académicas para desarrollar y publicar modelos de IA con fines científicos; este modelo fue desarrollado conjuntamente.
El anuncio del modelo tiene fecha del 10 de septiembre de 2026.
El modelo fue lanzado como sistema de código abierto, está disponible de forma gratuita, está alojado públicamente en Hugging Face y su código completo está en GitHub.
El entrenamiento se basa principalmente en datos del Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) de la NASA, que reunió 17 años de datos. Un orbitador lunar de la NASA compiló un mosaico de imágenes casi completo.
El volumen de datos incluye aproximadamente 2.000.000 de teselas de imagen, más de 1.000.000 de imágenes de cámara de alta resolución y datos de 1 metro de resolución.
También incorpora 964.000 imágenes multiespectrales y datos con resolución de 100 metros.
El entrenamiento también empleó datos de GRAIL, Lunar Prospector y Selenological and Engineering Explorer.
Las funciones indicadas incluyen el mapeo de cráteres, la búsqueda de rasgos volcánicos jóvenes y el modelado de posibles emplazamientos de hielo de agua cerca de los polos lunares.
Por qué importa
Para quienes siguen la industria lunar, el modelo ofrece acceso gratuito a un sistema de IA de código abierto entrenado con datos del LRO y de otras misiones.
Sus funciones de mapeo de cráteres, búsqueda de rasgos volcánicos jóvenes y modelado de posibles emplazamientos de hielo de agua cerca de los polos lunares son relevantes para analizar la superficie lunar.
Además, en las regiones permanentemente sombreadas de la Luna el hielo puede conservarse hasta miles de millones de años.
Fuentes
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