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Un modèle d’IA entraîné sur des décennies d’observations lunaires et un ensemble de données présenté comme inédit sont désormais disponibles en open-source. Hébergés sur Hugging Face, ils sont destinés à l’exploration dans le cadre d’Artemis, avec une performance revendiquée jusqu’à 23 % supérieure pour cartographier des reliefs clés et repérer des zones potentiellement riches en glace.
Un dataset ouvert et un repérage de la glace au cœur du projet
Des chercheurs d’IBM et de la NASA font état de la mise à disposition de ce qu'ils considèrent comme le premier jeu de données lunaires open-source de cette nature, réunissant plusieurs dizaines de milliers de cartes et d’images. Ces informations résultent de la collecte réalisée par neuf instruments différents au cours de quatre missions lunaires distinctes. Le modèle associé exploite plusieurs sources d’observations pour identifier des zones susceptibles de contenir de la glace. Selon le communiqué de presse, il surpasse de jusqu’à 23 % les méthodes largement utilisées pour l’identification de caractéristiques géographiques majeures, comme les cratères, des formations volcaniques ou des dépôts de glace potentiels. Ces éléments sont présentés comme essentiels pour les futures explorations Artemis.
Moins de tri manuel, plus de motifs détectés à grande échelle
Jusqu’ici, les chercheurs devaient parcourir manuellement des cartes et des images issues d’instruments variés, ou recourir à des modèles d’apprentissage automatique à basse résolution limités à une seule tâche. Le nouveau modèle est présenté comme un gain de temps en repérant des motifs à grande échelle, au-delà d’un instrument unique. Il est également proposé comme une base sur laquelle bâtir de nouvelles recherches, au lieu de développer un modèle d’IA distinct à chaque étude.
Accès open-source sur Hugging Face et objectif affiché pour Artemis
Le modèle NASA-IBM Lunar Foundation est disponible en open-source sur Hugging Face, après un lancement intervenu un jeudi. Il a été entraîné sur des décennies d’observations sélectionnées par des chercheurs des deux organisations. Il est présenté comme l’un des premiers modèles publics dédiés au soutien d’Artemis, avec l’objectif de fournir des informations utiles au renforcement de la présence humaine sur la lune. Campbell Watson, responsable de la recherche chez IBM Research, explique que l’ouverture du modèle et du dataset vise à offrir une base commune à la communauté scientifique mondiale, adaptable à de nouvelles questions. Il souligne que cette démarche prolonge une tradition d’accès large et de collaboration fondée sur des décennies de données lunaires publiques.
Hugging Face héberge aussi Prithvi et une collaboration vieille de 60 ans
Ce modèle n’est pas la seule contribution open-source issue de la collaboration entre les deux entités sur Hugging Face, qui propose également la série de modèles Prithvi dédiée à la météorologie, au climat et à l’observation terrestre. IBM et la NASA collaborent depuis plus de 60 ans, un partenariat qui a débuté lors des premières missions ayant permis à l’homme de marcher sur la Lune.
