Mondkartierung: KI-Modell von IBM und Nasa verarbeitet Monddaten
Das LRO-Mondraumfahrzeug (Lunar Reconnaissance Orbiter) der US-Raumfahrtbehörde Nasa hat in den letzten 17 Jahren mehr Daten vom Mond gesammelt als alle anderen Nasa-Missionen zusammen. Jedoch erfordert die Analyse der Daten viel Zeit und Mühe. Deswegen hat die Nasa zur Unterstützung der Forscher gemeinsam mit IBM ein KI-Modell zur Durchsuchung der Daten(öffnet im neuen Fenster) entwickelt.
Das Open-Source-Modell namens Nasa-IBM Lunar Foundation Model wurde am 10. September 2026 in einer Pressemitteilung vorgestellt. Es ist kostenlos auf Hugging Face(öffnet im neuen Fenster) verfügbar. Zuvor hatten Nasa und IBM bereits wissenschaftlich ausgerichtete KI-Modelle für die Erdbeobachtung (Prithvi) und die Heliophysik (Surya) entwickelt.
Was das Nasa-IBM Lunar Foundation Model leisten kann
Da das Gründungsmodell vom Nasa-IBM Lunar Foundation Model auf Grundlage der LRO-Daten vortrainiert wurde, können Planetenforscher das Modell an viele verschiedene Mondforschungsaufgaben anpassen. Das betrifft Aufgaben wie die Kartierung von Kratern, die Suche nach jungen vulkanischen Formationen und die Modellierung möglicher Vorkommen von Wassereis in der Nähe der Mondpole.
Das Nasa-IBM-Modell beschleunigt die Identifizierung ungewöhnlich aussehender vulkanischer Strukturen, die als irreguläre Mare-Flächen bekannt sind. Da diese Strukturen relativ jung zu sein scheinen, stellen sie etablierte Zeitabläufe für die Abkühlung des Mondes infrage. Ihre Kartierung könnte Wissenschaftlern helfen, ein genaueres Verständnis der thermischen Entwicklung des Mondes zu gewinnen.
Das Modell kann zudem Oberflächenmerkmale wie Krater effizienter kartieren als manuelle Methoden. Da jeder Krater durch einen Einschlag entstanden ist, sind die Zählung und Vermessung von Kratern unerlässlich für die Datierung der Mondoberfläche und die Rekonstruktion der Geschichte des Sonnensystems.
Das Basismodell trägt dazu bei, die Identifizierung und Vermessung von Kratern zu beschleunigen, so dass sich Wissenschaftler auf die Interpretation der Ergebnisse und die Ermittlung ihrer Bedeutung für die Erforschung konzentrieren können.
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