NASA와 IBM, 달 과학 연구용 오픈소스 AI 모델 공개

• NASA와 IBM이 협력하여 달 표면 분석 및 연구를 위한 'NASA-IBM Lunar Foundation Model'을 오픈소스로 공개함.
• 달 정찰 궤도선(LRO)의 방대한 데이터를 기반으로 학습된 이 모델은 허깅페이스(Hugging Face)와 깃허브(GitHub)를 통해 누구나 사용할 수 있음.
• 기존의 특정 작업별 전용 알고리즘과 달리, 다양한 과학적 도메인에 범용적으로 적용 가능한 기초 모델로서 연구 효율성을 높임.

주요 기능 및 활용

• 분석 자동화: 달 표면의 분화구 매핑, 화산 활동 흔적 식별, 극지방 얼음 위치 추정 등을 신속하게 처리함.
• 데이터 학습: LRO가 수집한 17년간의 영상 데이터를 포함하여, 약 200만 개의 영상 타일 및 기타 탐사선 데이터를 통해 훈련됨.
• 연구 기여: 달의 지질학적 역사 규명 및 미래 달 탐사를 위한 자원 지도 작성 등 실질적인 전략 수립에 도움을 줌.

배경 및 의의

• NASA의 '과학을 위한 AI' 전략의 일환으로, 방대한 과학 데이터를 가치 있는 발견으로 전환하기 위해 추진됨.
• 본 모델은 오픈사이언스 정신을 바탕으로 NASA와 학계, 산업계 전문가들이 협력한 결과물임.
• 이 프로젝트에는 NASA의 임팩트 AI 팀을 비롯하여 고다드 우주 비행 센터, 에임스 연구 센터, 메릴랜드 대학교 등 다수의 기관이 참여함.