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据美国国度航空航天局（NASA）官网、IBM研究院官方社交媒体动静称，这两家机构发布并开源了首个月球模子，模子权重与代码向全世界研究者开放，以供下载、微和谐实验。这是首批专门面向月球科学、可公然利用的智能阐发东西之一，方针是把数十年来分离的月球不雅测数据转化为可复用的阐发东西，用在陨石坑测绘、火山地貌辨认及极区水冰潜力评估。

月球研究持久面对数据多、整合难的抵牾。这次模子的练习数据以NASA月球勘察轨道飞行器为主。LRO于轨约17年，笼罩年夜部门月面，其数据范围跨越NASA其他行星使命总及。模子利用约200万个月球图象切片，此中包括逾100万张1米分辩率窄角相机图象及近96.4万张100米分辩率多光谱图象，并交融GRAIL重力、Lunar Prospector，以和日本JAXA SELENE等使命的地形与遥感数据。共同发布的数据集整合9台仪器、4项使命、30多个空间对于齐数据层，解决差别分辩率、差别载荷难以同一挪用的问题。

这一模子对于月球资源勘查意义庞大。月球永世暗影坑温度极低，可把水冰生存数百万年以上，而光学手腕难以直接不雅测。模子综合多分辩率、多模态不雅测估算极区冰的赋存与不变区，帮忙研究者缩小实地验证规模。而水冰不仅瓜葛到月球基地的饮用水及呼吸用氧，也可经由过程电解制氧、制氢，为深空使命提供推进剂原料，这恰是人类持久驻月使命和后续走向火星使命的出发点。

同时，于将来飞船安全着陆与对于着陆点的地质认知上，新模子可辅助快速提取及分类陨坑，削减人工判读事情量。

该模子纳入NASA首席科学数据办公室“科学人工智能”战略，由多个中央、高校、研究所协同完成。对于学界而言，同一、可复现的月球数据集，远比单次算法指标更主要。将来探月使命连续孕育发生新影像，研究者也可于统一底模上微调，把多使命、多时段不雅测连成一致熟悉，而不是每一次重新努力别辟门户。