• 16 septiembre, 2026

La NASA e IBM desarrollan una IA para estudiar hielo y cráteres en la Luna

La NASA e IBM desarrollan una IA para estudiar hielo y cráteres en la Luna

El modelo analiza décadas de observaciones lunares y puede ayudar a identificar depósitos de hielo estructuras volcánicas y nuevos cráteres.

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La NASA e IBM desarrollaron un modelo de inteligencia artificial especializado en ciencia lunar que permite analizar grandes volúmenes de datos obtenidos durante décadas de exploración del satélite. La herramienta puede utilizarse para estudiar posibles depósitos de hielo, cartografiar cráteres y localizar estructuras volcánicas.

El modelo, denominado NASA-IBM Lunar Foundation Model, fue entrenado principalmente con información recopilada por la misión Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) y se publicó como una herramienta de código abierto para investigadores de todo el mundo.

Durante años, las misiones espaciales han generado enormes cantidades de imágenes, mapas y mediciones de la superficie lunar.

El nuevo modelo integra información procedente de diferentes instrumentos y misiones para facilitar el análisis de estos datos y permitir que los investigadores adapten la herramienta a distintas tareas científicas.

El conjunto de datos desarrollado por NASA e IBM reúne más de 30 capas de información espacialmente alineadas procedentes de nueve instrumentos y cuatro misiones, entre ellas Lunar Reconnaissance Orbiter y GRAIL, además de información de la misión japonesa SELENE/Kaguya.

Búsqueda de hielo en los polos

Una de sus aplicaciones principales está relacionada con las regiones polares de la Luna, donde existen zonas permanentemente en sombra capaces de conservar hielo durante períodos extremadamente prolongados.

La herramienta permite estimar la probabilidad de encontrar hielo estable en determinadas áreas de la superficie y bajo ella. La presencia de agua resulta relevante tanto para la investigación científica como para futuras operaciones espaciales, debido a su potencial utilización como recurso para producir oxígeno, hidrógeno y combustible.

En las pruebas realizadas, el modelo mostró una ventaja especialmente significativa en la estimación de zonas con potencial de hielo, con una reducción del error de hasta 22% frente a uno de los modelos de referencia.

También identifica cráteres y actividad volcánica

Los cráteres lunares constituyen otra de las áreas de aplicación. Su identificación y medición permite estudiar la edad relativa de distintas regiones, reconstruir parte de la historia geológica de la Luna y aportar información para la planificación de futuras operaciones en su superficie.

El modelo también puede localizar las llamadas irregular mare patches, estructuras volcánicas que presentan características relativamente jóvenes y que pueden aportar información sobre la evolución térmica del satélite.

NASA probó además la capacidad del sistema para detectar cambios recientes en la superficie lunar. En imágenes tomadas antes y después del impacto de un cuerpo de cohete cerca del cráter Einstein, el modelo logró identificar el nuevo cráter junto con otras estructuras existentes.

El modelo forma parte de la colaboración entre NASA e IBM para desarrollar herramientas de inteligencia artificial aplicada a la ciencia. Su publicación como código abierto permite que investigadores adapten el sistema a nuevas preguntas y tareas relacionadas con la exploración lunar.

La iniciativa busca acelerar el análisis de los datos disponibles y facilitar la identificación de patrones que pueden resultar difíciles de detectar mediante métodos tradicionales. Para la NASA, este tipo de herramientas puede contribuir a transformar el enorme volumen de información acumulada sobre la Luna en nuevos conocimientos científicos y apoyar futuras etapas de exploración.

 

 

Fuente: Xataka

Redaccion
Etiquetas: exploración espacial / hielo lunar / Inteligencia artificial / Luna / Nasa

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