NASA desenvolve IA capaz de identificar água na superfície lunar com precisão aprimorada

Segundo fontes da própria NASA, uma nova ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pela agência espacial americana, em colaboração com a IBM, está sendo capaz de identificar áreas de água na superfície lunar com uma precisão até 23% maior do que os métodos tradicionais utilizados até então. A inovação promete acelerar os estudos sobre os recursos do satélite natural da Terra, especialmente nas regiões permanentemente sombreadas nos polos, onde o gelo de água se mantém congelado por bilhões de anos.

De acordo com a fonte, o sistema — chamado NASA-IBM Lunar Foundation Model — foi treinado com um vasto conjunto de dados, reunindo aproximadamente 2 milhões de imagens obtidas ao longo de 17 anos pelo Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Entre esses registros, há mais de 1 milhão de imagens com resolução de 1 metro, além de quase 964 mil imagens multiespectrais de 100 metros de resolução. Outros dados de missões como GRAIL, Lunar Prospector e a japonesa SELENE também foram incorporados. Tudo isso resultou em uma base de mais de 30 camadas de informações provenientes de nove instrumentos diferentes ao longo de quatro missões distintas.

Segundo a NASA, o objetivo principal dessa tecnologia é facilitar o acesso aos dados científicos sobre a Lua, tornando-os mais exploráveis por cientistas e pesquisadores ao redor do mundo. O modelo pode ser adaptado para tarefas específicas mesmo com um volume menor de dados rotulados, o que agiliza estudos sobre a composição da superfície lunar, a origem do gelo polar e a história da lua em si. Ainda segundo a fonte, testes realizados até agora indicam que o modelo consegue identificar características específicas da superfície lunar com maior precisão, especialmente na previsão da estabilidade do gelo polar e na análise das crateras que ajudam a entender a história do sistema solar.

O projeto não apenas reforça o potencial da inteligência artificial na pesquisa espacial, mas também amplia o acesso às ferramentas pelos cientistas. O modelo completo foi disponibilizado publicamente na plataforma Hugging Face, e o código-fonte está disponível no GitHub. Além disso, conjuntos de dados preparados para aprendizado de máquina, bem como coleções de testes integradas ao TerraTorch, também foram liberados, fomentando a pesquisa aberta no campo da exploração lunar. Segundo Murphy, representante da equipe, “o NASA-IBM Lunar Foundation Model mostra o que é possível quando levamos a IA aos petabytes de dados científicos da NASA”.

Embora ainda não tenha sido confirmado oficialmente por outros órgãos ou fontes independentes, a iniciativa marca um passo importante na utilização de inteligência artificial para acelerar e aprimorar a exploração de um dos maiores objetos do nosso sistema solar. A expectativa é que essa tecnologia facilite futuras missões humanas à Lua, especialmente na localização de recursos essenciais para sustentar bases permanentes — como água, oxigênio e combustível — além de contribuir para a compreensão da história geológica do satélite natural da Terra.