米航空宇宙局（NASA）とIBMは米国時間9月10日、アルテミス計画などの月探査を支援するためのAIモデル「NASA-IBM Lunar Foundation Model」を一般公開した。この種のモデルとしては先駆的な取り組みの1つだ。
同モデルは、オープンソースAIの開発や共有を支えるプラットフォーム「Hugging Face」で公開されている。プレスリリースによると、IBMとNASAの研究者が選び出した数十年分の月の観測データを使って学習しており、人類の月面での活動を推進するための知見を得ることを目指している。
IBMとNASAは、人類初の月面着陸を目指して協力して以来、60年以上にわたり連携してきた。
月探査は新たな段階へ
同種では初となる月のデータセットにも注目
月探査は新たな段階へ
これまで科学者は、数十年にわたって観測機器が収集した画像などを、手作業で確認しなければならなかった。または、特定の作業に特化した精度の低い機械学習モデルを使っていた。
NASA-IBM Lunar Foundation Modelは、さまざまな観測機器から得られた大量のデータを横断的に分析し、パターンを見つけることで、研究者の作業時間を短縮する。さらにプレスリリースによると、月の主要な地形的特徴を識別する性能では、広く使われている手法を最大23％上回るという。対象にはクレーターや火山活動で形成された地形、氷が存在する可能性のある場所などが含まれる。いずれも、今後のアルテミス計画による月探査に欠かせない情報となる。
同種では初となる月のデータセットにも注目
IBMとNASAの科学者は基盤モデルに加え、同種では初としているオープンソースの月のデータセットも構築した。4つの月探査ミッションで使われた9つの観測機器が収集した、数万点の地図や画像をまとめたものだ。
IBM ResearchのシニアリサーチマネージャーであるCampbell Watson氏は米CNETへの電子メールで、モデルとデータセットを一般公開する狙いを説明した。IBMとNASAは、世界の科学コミュニティーに共通の基盤を提供し、研究者がそれを調整して、月に関する新たな疑問の解明に活用できるようにしたいという。
「この取り組みは、複数のミッションで収集され、数十年にわたって一般公開されてきた月のデータを基にしている。モデルのオープンソース化は、科学データを広く提供して共同研究を促すという、これまでの伝統を受け継ぐものだ」とWatson氏は述べた。
NASAとIBMがHugging Faceで公開しているオープンソースのAIモデルは、NASA-IBM Lunar Foundation Modelだけではない。気象や気候、地球観測向けの「Prithvi」モデル群も公開されている。
研究者は、その都度AIモデルを一から作る必要がなくなり、NASAとIBMのモデルを基に、新たな発見を目指せる。
この記事は海外Ziff Davis発の記事を4Xが日本向けに編集したものです。
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