IBM e NASA anunciaram a criação de uma ferramenta de código aberto destinada a acelerar a análise de dados lunares, com o objetivo de viabilizar futuras bases humanas no satélite natural.

Batizado de NASA-IBM Lunar Foundation Model, o sistema foi treinado com mais de 30 camadas de dados coletados por nove instrumentos científicos embarcados em quatro missões da agência espacial americana, entre elas o orbitador Lunar Reconnaissance Orbiter.

O modelo integra a família Prithvi, conjunto de modelos de inteligência artificial desenvolvidos pela IBM e pela NASA para aplicações geoespaciais, meteorológicas e científicas.

Segundo as organizações, a tecnologia pode acelerar atividades que tradicionalmente exigem análises manuais de mapas e imagens. Entre as aplicações previstas estão a identificação de depósitos de gelo em regiões permanentemente sombreadas da Lua, o mapeamento de crateras para seleção de áreas seguras de pouso e o estudo de formações vulcânicas na superfície lunar.

Nos testes de desempenho, o modelo identificou características‑chave do terreno lunar com precisão até 23% superior à de métodos amplamente utilizados atualmente, de acordo com IBM e NASA.

A busca por gelo é considerada estratégica para os planos de exploração espacial das próximas décadas, pois sua presença indica água e oxigênio, recursos fundamentais para uma futura base lunar e para a produção de combustível destinado a missões mais distantes, incluindo expedições a Marte.

A iniciativa está diretamente vinculada ao programa Artemis, da NASA, que prevê o retorno de astronautas à superfície lunar em 2028, com o objetivo de testar tecnologias necessárias a uma presença humana contínua no satélite e estabelecer as bases para futuras missões tripuladas ao planeta vermelho.

Com informacoes de Época Negócios.