Macro Micro News Global Pulse. Local Truth.

ناسا وإتش بي إم تطلقان نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر لفك شفرة البيانات القمرية

10 September 2026 · 1 min read

We compile, generate and translate using Artificial Intelligence from the below given source. Macro Micro News is responsible for its editorial publication.

Article image by Adrian Monserrat
Image by Adrian Monserrat

تضع الشراكة بين وكالة ناسا ومعهد أبحاث آي بي إم أساساً جديداً لفهمنا لأقرب جار سماوي لنا. يقدم إطلاق نموذج الأساس القمري المشترك بين ناسا وآي بي إم أداة قوية للباحثين لتفسير البيانات المعقدة للقمر. يبرز هذا المبادرة كأحد أوائل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المخصصة لعلوم القمر. يحول النموذج التركيز من التحليل اليدوي إلى الاكتشاف الآلي. يتيح ذلك للعلماء معالجة كميات هائلة من المعلومات بكفاءة أكبر.

يعتمد هذا النموذج على مجموعة بيانات ضخمة مستمدة من مداري استطلاع القمر التابع لناسا. شمل التدريب أكثر من مليوني صورة مقطعة تم جمعها على مدى قرابة عشرين عاماً. تتميز هذه الصور بتصوير عالي الدقة بدقة متر واحد للكاميرات، وصور متعددة الأطياف بدقة مئة متر. كما يدمج النظام بيانات التضاريس من مهمة غريل التابعة لناسا ومهمة سيليني التابعة لوكالة استكشاف الفضاء اليابانية. يسمح هذا النهج الشامل للنموذج بتعلم أنماط قد تفوتها الخوارزميات التقليدية.

على عكس الأنظمة المتخصصة التي تتطلب تطويراً مخصصاً لكل مهمة، يتكيف هذا النموذج المدرب مسبقاً بسرعة. يمكن للعلماء ضبطه باستخدام كميات صغيرة من البيانات المصنفة. تفتح هذه المرونة عدة مسارات بحثية رئيسية. يرسم الباحثون الآن خرائط للفوهات لتحديد أعمار الأسطح بدقة أكبر. كما يحددون البقع غير المنتظمة في البحار القمرية، والتي توفر أدلة حول التاريخ البركاني للقمر. تشمل التطبيقات الحرجة الأخرى تقدير استقرار جليد الماء بالقرب من القطبين. يعد فهم هذه الرواسب الجليدية أمراً حيويًا لخطط المهمات البشرية المستقبلية.

يظهر النموذج أداءً قوياً في التنبؤ بأماكن وجود الجليد القطبي. يحافظ على التفاصيل الدقيقة التي تساعد في تحديد الموارد الأساسية للاستكشاف طويل الأمد. يكشف أيضاً عن تغيرات طفيفة على السطح، مثل الفوهات الجديدة الناتجة عن بقايا الصواريخ. من خلال مقارنة الصور قبل الأحداث وبعدها، يسلط الذكاء الاصطناعي الضوء على التغيرات التي ربما كانت ستُغفل. تعزز هذه القدرة قدرتنا على مراقبة النشاط القمري في الوقت الحقيقي.

يتماشى هذا المشروع مع الاستراتيجية الأوسع لناسا لدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل العلمي. يكمل مبادرات ناجحة أخرى مثل نماذج بريتفي لمراقبة الأرض ونموذج سوري للفيزياء الشمسية. شارك في التطوير فرق من مركز مارشال لرحلات الفضاء ومركز غودارد لرحلات الفضاء ومركز أبحاث آيمز التابع لناسا. ساهمت شركاء أكاديميون بما في ذلك معهد سيتي وهارفارد يونيفرسيتي في هذه الجهود. يشجع نشر هذا النموذج كعلم مفتوح التعاون العالمي والأبحاث القابلة للتكرار.