Premiers outils open source de cartographie lunaire
Le NASA-IBM Lunar Foundation Model open source est appelé à soutenir l’exploration lunaire. Mission : transformer des décennies d’observations en un socle pour la découverte. Et donc aider les scientifiques à mettre en évidence des schémas au sein des données à une échelle inédite.
Mise à disposition en open source du NASA-IBM Lunar Foundation Model, l’un des premiers modèles de fondation accessibles au public destinés à l’exploration scientifique de la Lune. Entraîné sur un vaste ensemble de données d’observation lunaire sélectionnées par des chercheurs d’IBM et de la NASA, ce modèle aide les scientifiques à transformer des décennies de données complexes issues de multiples instruments en informations exploitables, soutenant ainsi l’objectif d’une présence humaine durable sur la Lune.
La topographie lunaire est en constante évolution, rappelle la NASA. Au fil du temps, la surface de la Lune a vu se former des cratères et se répartir de la glace, tout en connaissant une activité volcanique. Depuis des décennies, des capteurs et des instruments observent la Lune en continu, générant des pétaoctets de données. Toutefois, pour étudier la surface lunaire, les scientifiques doivent soit examiner manuellement des cartes et des images, soit recourir à des modèles d’apprentissage automatique à faible résolution et dédiés à des tâches spécifiques. Ces méthodes peuvent être très gourmandes en ressources informatiques et manquer de la précision scientifique requise pour identifier et analyser les caractéristiques géographiques.
Dans la perspective d’une future base lunaire
Le NASA-IBM Lunar Foundation Model permettra aux chercheurs d’accélérer les progrès scientifiques en identifiant des relations cachées entre des données lunaires de types et de résolutions très variés. Ce premier jeu de données lunaires open source se présente sous la forme d’un ensemble unifié, prêt pour l’apprentissage automatique, regroupant plus de 30 couches spatialement alignées provenant de neuf instruments et quatre missions. Cet ensemble de données combine des dizaines de milliers d’images et de cartes illustrant les propriétés géophysiques uniques de la surface lunaire -issues de la sonde LRO (Lunar Reconnaissance Orbiter) et de la mission GRAIL de la NASA- tout en intégrant des données lunaires complémentaires provenant de la mission SELENE/Kaguya de l’Agence d’exploration aérospatiale japonaise (JAXA), pour constituer un jeu de données riche et multimodal.
Les chercheurs pourraient utiliser ce modèle pour étudier divers phénomènes lunaires. Ainsi, les dépôts potentiels de glace lunaire. Les régions perpétuellement à l’ombre comptent parmi les environnements lunaires les plus difficiles à observer, bien qu’elles puissent receler de la glace sous leur surface. La glace lunaire témoigne de la présence d’eau et d’oxygène, des ressources jugées essentielles pour une future base lunaire ainsi que pour la production de carburant destiné aux futures missions vers Mars.
Pour de prochains alunissages plus sûrs
Qui dit glace, dit histoire volcanique. Les scientifiques étudient les formations volcaniques lunaires, appelées « Irregular Mare Patches » afin de mieux comprendre l’histoire volcanique et l’évolution thermique de la Lune. Par ailleurs, l’identification de ces zones en évolution revêt un caractère stratégique pour les futures opérations en surface. En s’appuyant sur des étiquettes imparfaites, le modèle saisit mieux l’étendue des formations volcaniques que le modèle de base, offrant ainsi une précision comparable tout en garantissant une efficacité accrue et des coûts de fine-tuning réduits.
Autre pôle de recherche, la détection de cratères. Les cratères constituent l’une des caractéristiques les plus importantes et distinctives de la Lune. Ils peuvent révéler des indices cruciaux sur son histoire, tels que l’âge des différents terrains, leur géologie et la composition chimique de l’intérieur lunaire primitif. La cartographie des cratères aide également la NASA à sélectionner des sites d’atterrissage sûrs, à éviter les dangers (comme les pentes raides et les blocs rocheux) et à planifier l’emplacement d’infrastructures lunaires à long terme. Grâce à ce modèle, les chercheurs peuvent désormais identifier, contextualiser et classer les cratères avec une résolution de l’ordre du mètre.
Explorer la lune à grande échelle
« La NASA Lunar Foundation Model illustre ce qu’il est possible d’accomplir en appliquant l’IA aux pétaoctets de données scientifiques de la NASA, commente Kevin Murphy, Chief Science Data Officer and Acting Chief Data and AI Officer, NASA. L’ambition est d’explorer la Lune à grande échelle, en reliant les observations issues de différents instruments, en révélant des schémas difficiles à percevoir isolément et en fournissant une plateforme ouverte sur laquelle la communauté scientifique mondiale peut s’appuyer. »
