IBMとNASAがオープンソースの月面人工知能モデルを発表
IBMとNASAは、クレーターのマッピング、火山の特徴の分析、氷が存在する可能性のある領域の特定などのタスクについて、研究者が月の観測を分析できるように設計されたオープンソースの人工知能モデルをリリースした。 9 月 10 日に発表された NASA-IBM 月面財団モデルは、さまざまな解像度および広範囲に異なる照明条件下で収集された観測結果をまとめたものです。 IBMによると、このモデルは科学者に月のリモートセンシング作業の再利用可能な出発点を提供することを目的としており、タスクごとに個別のシステムを一からトレーニングする必要はないとしている。 混合月データ用に構築されたモデル 月の研究は、さまざまな方法と非常に異なるスケールで月を測定する機器に基づいています。 NASA の重力回復・内部研究所は月の重力場の変動をマッピングし、一方、月偵察周回機は陸地や極氷の研究に使用される高解像度の画像と測定値を生成しました。 ロイター通信の報道によると、このシステムはNASAの4つのミッションで9つの機器によって収集された30層以上のデータで訓練されたという。付属のモデル カードには、2 つの主要な空間スケールで 11 のモダリティにわたる約 200 万の同時登録ムーン タイル パケットでトレーニングされたビジョン トランスフォーマー エンコーダ/デコーダが記述されています。一部のエントリは 1 ピクセルあたり約 1 メートルを表し、他のエントリは 1 ピクセルあたり約 100…