Novo modelo reúne dados de diferentes missões espaciais e pode acelerar pesquisas sobre o passado e o futuro do satélite
A NASA está usando inteligência artificial para analisar a superfície da Lua e encontrar detalhes que podem passar despercebidos em meio à enorme quantidade de imagens e dados coletados por missões espaciais.
Desenvolvido em parceria com a IBM, o NASA-IBM Lunar Foundation Model reúne informações sobre relevo, temperatura, gravidade, composição do solo e imagens da superfície lunar. Entre os objetivos estão identificar pequenas crateras ainda não catalogadas, estudar sinais de atividade vulcânica e localizar regiões onde o gelo pode permanecer preservado.
As informações podem contribuir para o planejamento de futuras missões, incluindo estudos de possíveis locais para pousos e pesquisas.
Uma IA treinada com milhões de imagens
O sistema é um chamado modelo fundacional, uma inteligência artificial treinada com uma grande quantidade de dados que pode ser adaptada posteriormente para diferentes tarefas.
Para desenvolver o modelo, os pesquisadores utilizaram aproximadamente 2 milhões de recortes de imagens. Mais de 1 milhão possuem resolução de um metro por pixel, enquanto cerca de 964 mil reúnem informações multiespectrais com resolução de 100 metros por pixel.
A maior parte dos dados veio da Lunar Reconnaissance Orbiter, missão da NASA que observa a Lua desde 2009. Também foram utilizados registros das missões GRAIL, Lunar Prospector e SELENE (Kaguya).
Ao combinar informações de diferentes instrumentos e ângulos, a IA consegue analisar melhor regiões que podem apresentar aparências diferentes dependendo da iluminação.
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Modelo identificou nova cratera
Um dos testes realizados pelos pesquisadores envolveu uma mudança recente na superfície lunar. O modelo recebeu imagens de uma região próxima à cratera Einstein, registradas antes e depois do impacto de um corpo de foguete da SpaceX, ocorrido em 5 de agosto.
A inteligência artificial conseguiu reconhecer crateras que já existiam e também destacar a nova formação causada pelo impacto. A imagem posterior não havia sido utilizada no treinamento original, permitindo testar a capacidade do sistema de identificar uma alteração que não conhecia previamente.
A tecnologia pode facilitar a procura por novas crateras em grandes conjuntos de imagens. Porém, os pesquisadores apontam que diferenças de iluminação entre imagens ainda podem dificultar a identificação de estruturas menores.
A quantidade de crateras também ajuda os cientistas a estimar a idade de uma região lunar e entender melhor a história do satélite e do Sistema Solar.
Onde pode existir gelo?
Os polos lunares são outra área de interesse. Algumas crateras permanecem permanentemente na sombra e apresentam temperaturas extremamente baixas, condições que podem permitir a conservação de gelo por longos períodos.
A possível presença de água é importante para futuras missões porque ela poderia ter diferentes usos. Além do consumo, a água pode ser separada em hidrogênio e oxigênio, elementos que também podem ser utilizados em sistemas de suporte à vida e na produção de combustível.
O modelo analisa informações como temperatura, inclinação e características do terreno para indicar locais onde o gelo teria maior possibilidade de permanecer estável.
Em testes divulgados pela IBM, o sistema apresentou uma redução de 22% na taxa de erro em comparação com outro método utilizado para essa tarefa.
Essas previsões, no entanto, servem como indicação para novas pesquisas. Elas não confirmam sozinhas a existência ou a quantidade de água em determinado local.
Tecnologia também ajuda a estudar vulcões lunares
A IA também pode ser utilizada para identificar pequenas formações conhecidas como manchas irregulares dos mares lunares. Algumas delas aparentam ser relativamente jovens e podem ajudar os pesquisadores a entender quando a atividade vulcânica da Lua terminou.
O mapeamento dessas estruturas pode fornecer pistas sobre o processo de resfriamento do interior lunar ao longo do tempo.
Nos primeiros testes, o modelo apresentou desempenho semelhante ou ligeiramente superior ao de sistemas desenvolvidos especificamente para determinadas tarefas.
Ferramenta está disponível de forma aberta
O NASA-IBM Lunar Foundation Model foi disponibilizado gratuitamente no Hugging Face sob licença Apache 2.0. A equipe também publicou o código e materiais relacionados ao treinamento e aos testes.
Apesar de ser aberto, o modelo é voltado principalmente para pesquisadores e desenvolvedores, já que seu uso exige conhecimentos de programação, preparação de dados e capacidade de processamento.
A própria documentação também estabelece limites para a tecnologia. O modelo não deve ser utilizado sozinho para certificar locais de pouso, liberar áreas consideradas seguras ou substituir instrumentos científicos que realizam medições diretamente na Lua.
A proposta, portanto, é utilizar a inteligência artificial como uma ferramenta de apoio, capaz de analisar grandes volumes de informações e ajudar os pesquisadores a encontrar pontos que merecem uma investigação mais detalhada.
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