NASA与IBM联合发布月球AI基础模型，助力阿尔忒弥斯登月计划

近日，美国国家航空航天局（NASA）与IBM宣布合作开发了一款面向月球探索的AI基础模型，标志着人类在月球科学研究领域迈出了重要一步。这款名为"NASA-IBM 月球基础大模型"的系统于9月10日正式发布，旨在为未来的阿尔忒弥斯登月计划提供技术支持。

根据双方发布的测试结果，该AI模型在多个关键任务中表现出色。在识别月球表面潜在冰区的任务中，模型的预测准确率较传统方法提升了23%；在陨石坑分类任务中，即使仅使用一半训练数据，其性能也比微软的SwinV2-B模型高出19%。特别值得一提的是，在8月5日SpaceX猎鹰9号火箭撞击月球后，该模型成功识别出新形成的陨石坑，即便与原有陨石坑大面积重叠也能准确区分。

IBM欧洲、英国及爱尔兰研究院院长胡安·贝尔纳韦-莫雷诺博士表示，训练这款模型面临诸多挑战。月球表面的阴影区域像素信息缺失，光照角度变化导致同一地貌在不同照片中外观差异巨大，这些都对模型的训练提出了极高要求。最终，IBM团队创新性地采用月球扇形区块划分的方法，解决了训练一致性问题。

除了技术突破，NASA和IBM还共同推出了全球首个月球专用开源数据集。该数据集整合了来自LRO、GRAIL以及SELENE等多个探测器的数万张影像和探测数据，为后续研究提供了宝贵资源。贝尔纳韦-莫雷诺强调："过去缺乏功能全面的月球专用大模型，一个重要原因就是缺少整理得当的配套数据。现在我们不仅有了强大的AI工具，还拥有一套完整的数据体系。"

值得注意的是，这款AI模型的发布正值NASA筹备阿尔忒弥斯系列任务的关键时期。今年春天，阿尔忒弥斯2号任务完成了人类自1972年以来首次载人绕月飞行，为后续登月奠定了基础。而此次发布的AI模型，将直接服务于阿尔忒弥斯3号及后续任务的科学探索和工程规划。

"这不仅仅是一个AI模型，"贝尔纳韦-莫雷诺补充道，"它代表了人类对月球认知的一次重大飞跃，将帮助科学家更好地理解月球的热演化过程，为未来的长期驻留计划提供重要参考。"

在人工智能领域，类似的技术突破正在加速推进。与此同时，国内AI企业也在积极探索落地应用。例如，月之暗面近期启动了Kimi企业合作伙伴"登月计划"，通过FDE模式（前沿部署工程师）深入企业核心业务流程，推动大模型的实际应用。该计划已与多家上市公司达成合作，覆盖软件信息服务、通信、云计算等多个领域。