NASA और IBM ने चंद्र डेटा को समझने के लिए ओपन सोर्स AI मॉडल लॉन्च किया

नासा और आईबीएम रिसर्च के बीच यह साझेदारी हमारे नजदीकी आकाशीय पड़ोसी को समझने के तरीके में एक नई era की शुरुआत करती है। नासा-आईबीएम लूनर फाउंडेशन मॉडल का लॉन्च रिसर्चर्स के लिए जटिल चंद्र डेटा को समझने का एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। यह पहल चंद्र विज्ञान के लिए समर्पित पहले खुले स्रोत वाले एआई मॉडल्स में से एक है। यह ध्यान को मैनुअल विश्लेषण से स्वचालित खोज की ओर स्थानांतरित करता है। इससे वैज्ञानिक अधिक दक्षता के साथ विशाल मात्रा में जानकारी को प्रोसेस कर सकते हैं।

इस मॉडल की नींव पर नासा के लूनर रिंकॉनेसेंस ऑर्बिटर से प्राप्त एक भव्य डेटासेट है। ट्रेनिंग में लगभग बीस वर्षों में जुटाए गए दो मिलियन से अधिक इमेज टाइल्स शामिल हैं। इनमें एक मीटर की रिज़ॉल्यूशन वाली हाई-रेज़ोल्यूशन कैमरा शॉट्स और सौ मीटर की रिज़ॉल्यूशन वाली मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजेज शामिल हैं। सिस्टम में नासा के GRAIL मिशन और जापा के SELENE मिशन से प्राप्त टेरेन डेटा भी शामिल है। यह व्यापक दृष्टिकोण मॉडल को ऐसे पैटर्न सीखने देता है जो पारंपरिक एल्गोरिदम छूट सकते हैं।

प्रत्येक कार्य के लिए कस्टम डेवलपमेंट की आवश्यकता वाले विशेष सिस्टम के विपरीत, यह पूर्व-ट्रेन किए गए मॉडल में तेजी से अनुकूलन की क्षमता है। वैज्ञानिक थोड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके इसे फाइन-ट्यून कर सकते हैं। यह लचीलापन कई महत्वपूर्ण शोध मार्गों को खोलता है। रिसर्चर्स अब सतह की उम्र को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए गड्ढों (craters) का मानचित्रण कर रहे हैं। वे उन अनियमित मेयर पैचों की पहचान भी कर रहे हैं जो चंद्रमा के ज्वालामुखीय इतिहास के बारे में संकेत देते हैं। पोल क्षेत्रों के पास पानी की बर्फ की स्थिरता का अनुमान लगाना एक अन्य महत्वपूर्ण आवेदन है। भविष्य के मानव मिशनों की योजना बनाने के लिए इन बर्फ की जमाओं को समझना अत्यंत महत्वपूर्ण है।

मॉडल पोल बर्फ पाए जाने की संभावना की भविष्यवाणी में मजबूत प्रदर्शन दिखाता है। यह दीर्घकालिक अन्वेषण के लिए आवश्यक संसाधनों की पहचान में मदद करने वाले सूक्ष्म विवरणों को बनाए रखता है। यह रॉकेट बॉडीज के कारण हुए नए प्रभाव गड्ढों जैसे सतह पर सूक्ष्म बदलावों को भी पहचानता है। घटनाओं से पहले और बाद की इमेजरी की तुलना करके, एआई उन बदलावों को उजागर करता है जो अन्यथा नज़रअंदाज हो सकते हैं। यह क्षमता हमें वास्तविक समय में चंद्र गतिविधि की निगरानी करने की क्षमता को बढ़ाती है।

यह परियोजना नासा के वैज्ञानिक कार्यप्रवाह में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शामिल करने की व्यापक रणनीति के अनुरूप है। यह पृथ्वी अवलोकन के लिए प्रithvi मॉडल्स और हेलियोफिजिक्स के लिए सूर्य मॉडल जैसे अन्य सफल पहलों का पूरक है। इस विकास में नासा के मार्शल स्पेस फ्लाइट सेंटर, गोडार्ड स्पेस फ्लाइट सेंटर और एम्स रिसर्च सेंटर की टीमों ने भाग लिया। सेटी इंस्टीट्यूट और होवर्ड यूनिवर्सिटी जैसे अकादमिक सहयोगियों ने भी इस प्रयास में योगदान दिया। इस मॉडल को ओपन साइंस के रूप में जारी करना वैश्विक सहयोग और पुनरुत्पादक शोध को प्रोत्साहित करता है।