NASA-IBM dévoile un modèle IA open-source pour la Lune

NASA et IBM ont rendu publics le NASA-IBM Lunar Foundation Model, un modèle d'intelligence artificielle open source dédié à l'exploration lunaire. Développé en collaboration avec plusieurs universités et centres de recherche de la NASA, ce projet vise à révolutionner l'analyse des données spatiales en les rendant accessibles et exploitables par la communauté scientifique mondiale. Le modèle et son code sont hébergés sur des plateformes collaboratives, accompagnés de jeux de données prêts pour l'apprentissage automatique. Entraîné sur près de dix-sept années d'observations de l'orbiteur lunaire LRO de la NASA, le système s'appuie sur plus de deux millions de vignettes d'images. Ce corpus inclut près d'un million de photos haute résolution à un mètre par pixel et près de neuf cent soixante-quatorze mille images multispectrales, complétées par des données issues des missions GRAIL, Lunar Prospector et l'explorateur sélénologique japonais SELENE. Contrairement aux algorithmes traditionnels conçus pour une tâche unique, ce modèle dit fondation acquiert des connaissances générales lors d'une phase d'entraînement massive sur des données non étiquetées. Les chercheurs peuvent ensuite l'adapter rapidement à de nouveaux objectifs avec très peu de données annotées. Cette polyvalence permet d'accélérer considérablement l'étude de la surface lunaire. Le modèle identifie avec précision les cratères d'impact, essentiels pour dater le sol et reconstituer l'histoire du système solaire. Il repère également des formations volcaniques atypiques et relativement récentes, qualifiées de patches irréguliers de mer, qui remettent en question les modèles classiques de refroidissement lunaire. Enfin, il cartographie les zones permanentes d'ombre aux pôles, estimant la stabilité de la glace souterraine qui pourrait servir de ressource vitale pour les futures missions habitées. Sur l'ensemble de ces tâches, le modèle affiche des performances égales ou supérieures aux références actuelles. Selon Kevin Murphy, responsable des données scientifiques chez NASA, cette initiative illustre comment l'intelligence artificielle transforme les pétaoctets de données historiques en découvertes concrètes. S'intégrant dans la stratégie IA pour la science en partenariat avec IBM, ce modèle renforce une approche collaborative associant agences spatiales, industrie et milieu universitaire. En fournissant des outils reproductibles et accessibles, la NASA vise à accélérer la recherche lunaire et à préparer activement l'ère de l'exploration spatiale durable.