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Un modello di intelligenza artificiale pensato per esplorare la Luna è il frutto della collaborazione tra NASA e IBM, che hanno messo a punto il Lunar Foundation Model, uno strumento open source destinato a chi studia la superficie del nostro satellite. L’annuncio arriva dopo il successo della missione Artemis II, che la scorsa primavera ha completato il suo storico sorvolo lunare, e si inserisce in una fase in cui l’agenzia spaziale americana sta preparando il terreno per obiettivi ancora più ambiziosi.
Il riferimento ad Artemis II non è casuale. Il 6 aprile scorso l’equipaggio della missione si è spinto più lontano dalla Terra di qualsiasi altro essere umano prima di allora, un primato che ha ridato slancio a tutto il programma lunare. Da quel momento la NASA ha continuato a lavorare su due binari paralleli, quello delle missioni con equipaggio e quello degli strumenti scientifici, cercando partner industriali capaci di accelerare l’analisi dei dati raccolti.
Cosa sa fare il Lunar Foundation Model
Il modello AI è stato rilasciato ed è scaricabile da Hugging Face, la piattaforma dove finiscono ormai la maggior parte dei modelli aperti disponibili per ricercatori e sviluppatori. La scelta dell’open source non è un dettaglio secondario, perché significa che chiunque abbia le competenze necessarie può scaricarlo, provarlo, adattarlo alle proprie esigenze senza dover chiedere permessi o pagare licenze.
Trattandosi di un modello di base, il Lunar Foundation Model non è costruito attorno a un unico compito. Può svolgere diverse funzioni, e tra queste una in particolare sembra essere il suo punto di forza al momento, ovvero l’identificazione delle aree della superficie lunare in cui potrebbe essere presente del ghiaccio. È il tipo di informazione che vale oro per chi progetta missioni future, perché il ghiaccio d’acqua è la risorsa più preziosa in assoluto quando si parla di permanenza prolungata fuori dalla Terra.
Il concetto di modello di base, per chi non mastica il gergo dell’intelligenza artificiale, è abbastanza semplice da spiegare. Si tratta di un sistema addestrato su una grande quantità di dati generici, che poi può essere specializzato su compiti diversi senza dover ripartire da zero ogni volta. È la stessa logica che sta dietro ai grandi modelli linguistici, applicata però a dati che riguardano il territorio lunare invece che il testo scritto.
Perché la collaborazione con IBM conta
L’alleanza con IBM segue una linea che la NASA ha già percorso in passato, quella di appoggiarsi a competenze esterne per costruire strumenti digitali avanzati. L’agenzia porta i dati e la conoscenza scientifica, il partner tecnologico porta l’infrastruttura e l’esperienza nella costruzione di modelli su larga scala. Il risultato finisce poi a disposizione della comunità scientifica, che può usarlo per fare ricerca senza dover replicare da sola un lavoro enorme.
Mentre la NASA si prepara alla prossima impresa, che si annuncia più complessa e più ambiziosa del sorvolo già portato a termine, strumenti come questo servono a colmare il divario tra la mole di dati raccolti sulla Luna e la capacità concreta di interpretarli. Individuare in anticipo dove cercare, invece di procedere per tentativi, cambia sensibilmente il modo in cui vengono pianificate le missioni.
Il Lunar Foundation Model è quindi già disponibile per il download, pronto per essere messo alla prova da chiunque voglia lavorarci sopra.
