NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型，用 LRO 17 年数据训练
NASA 把月球勘测轨道飞行器 17 年积累的多模态影像拿去预训练出一个开源基础模型，用于找极地冰、识别火山结构和陨石坑，模型和数据都已公开。
NASA 联合 IBM 研究院及多家学术机构发布 NASA-IBM 月球基础模型，这是首批专为月球科学开发的开源 AI 模型之一。模型在约 200 万张图像瓦片上预训练，覆盖 11 种数据模态和 1 米、100 米两种分辨率，模型、数据与基准已公开，研究者可直接拿来继续训练和适配。
正文摘录
.jpg) 编辑丨% 迄今为止，人类已经拍摄了几十年的月球。从阿波罗时代的照片，到绕月探测器持续传回的高分辨率影像，人类手里其实早就积累了一份极其庞大的月球信息库。但问题也随之出现：数据越来越多，想要把这些数据全部看懂，反而越来越难。 NASA 为这个问题带来了 AI 解法。在与 IBM 研究院及多家学术机构的持续合作中，NASA 推出了 NASA-IBM 月球基础模型，这是首批专为月球科学开发的开源 AI 模型之一。模型和相关数据已经公开，研究人员可以直接拿来继续训练和适配不同任务。  相关链接：https://huggingface.co/collections/nasa-ibm-ai4science/nasa-ibm-lunar-fm-and-downstream-models NASA-IBM NASA-IBM 月球基础模型并不是简单把所有月球图片丢进一个视觉模型里，它采用了多模态、多分辨率的设计：训练数据大约包含 11 种数据模态，同时覆盖约 1 米和 100 米两种尺度。