Laut Angaben auf der offiziellen Website der US-amerikanischen Raumfahrtbehörde NASA und in den offiziellen Social-Media-Meldungen von IBM Research haben diese beiden Einrichtungen das erste Mondmodell veröffentlicht und als Open Source bereitgestellt. Die Modellgewichte und der Code sind für Forschende weltweit zum Herunterladen, Feinabstimmen und Experimentieren zugänglich. Es handelt sich um eines der ersten öffentlich nutzbaren intelligenten Analysewerkzeuge, die speziell auf die Mondwissenschaft ausgerichtet sind. Ziel ist es, die über Jahrzehnte verstreut vorliegenden Mondbeobachtungsdaten in wiederverwendbare Analysewerkzeuge umzuwandeln, die für die Kartierung von Einschlagkratern, die Identifizierung vulkanischer Landformen und die Bewertung des Wassereispotenzials in den Polarregionen eingesetzt werden können.
„Das NASA-IBM-Modell" reproduziert die Muster der Eiserkennung auf dem Mond (von Blau bis Gelb); das Modell bewahrt in den Referenzdaten viele feine Explorationsmuster. Bildquelle: NASA/IBM Research
Die Mondforschung steht seit Langem vor dem Widerspruch, dass zwar viele Daten vorhanden sind, deren Integration jedoch schwierig ist. Die Trainingsdaten des diesmaligen Modells stützen sich hauptsächlich auf den Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) der NASA. Der LRO befindet sich seit etwa 17 Jahren im Orbit, deckt den größten Teil der Mondoberfläche ab, und sein Datenumfang übersteigt die Summe der übrigen Planetenmissionen der NASA. Das Modell verwendet etwa 2 Millionen Mondbildkacheln, darunter mehr als 1 Million Aufnahmen der Narrow Angle Camera mit 1 Meter Auflösung und nahezu 964.000 multispektrale Aufnahmen mit 100 Meter Auflösung. Zudem werden Topografie- und Fernerkundungsdaten von GRAIL, Lunar Prospector sowie der japanischen JAXA-Mission SELENE und weiteren Missionen integriert. Der begleitend veröffentlichte Datensatz bündelt 9 Instrumente, 4 Missionen und mehr als 30 räumlich ausgerichtete Datenebenen und löst damit das Problem, dass Daten unterschiedlicher Auflösung und unterschiedlicher Nutzlasten nur schwer einheitlich abrufbar sind.
Dieses Modell ist für die Erkundung der Mondressourcen von großer Bedeutung. Die permanent beschatteten Krater auf dem Mond weisen extrem niedrige Temperaturen auf und können Wassereis über Millionen von Jahren konservieren, während optische Verfahren es kaum direkt beobachten können. Das Modell schätzt auf der Grundlage multi-auflösender und multimodaler Beobachtungen das Vorkommen und die Stabilitätszonen von Eis in den Polarregionen ab und hilft Forschenden, den Umfang für Vor-Ort-Überprüfungen einzugrenzen. Wassereis betrifft nicht nur Trinkwasser und Atem-Sauerstoff für eine Mondbasis, sondern kann durch Elektrolyse auch Sauerstoff und Wasserstoff erzeugen und damit Treibstoffrohstoffe für Tiefraummissionen liefern – genau dies ist der Ausgangspunkt für langfristige bemannte Mondmissionen und die spätere Weiterreise zum Mars.
Zugleich kann das neue Modell bei der sicheren Landung künftiger Raumschiffe und bei der geologischen Einschätzung von Landestellen helfen, Einschlagkrater schnell zu extrahieren und zu klassifizieren und so den manuellen Auswertungsaufwand zu verringern.
Das Modell ist in die Strategie „Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft" des Chief Science Data Office der NASA eingebunden und wurde in Zusammenarbeit mehrerer Zentren, Hochschulen und Forschungsinstitute fertiggestellt. Für die Wissenschaft ist ein einheitlicher, reproduzierbarer Monddatensatz weit wichtiger als einzelne Algorithmus-Kennzahlen. Künftige Mondmissionen werden fortlaufend neue Bilder liefern, und Forschende können auf demselben Basismodell feinabstimmen, um multi-missionale und zeitlich gestaffelte Beobachtungen zu einem konsistenten Verständnis zu verbinden, statt jedes Mal von vorn zu beginnen.
Die Bedeutung des „NASA-IBM-Modells" liegt darin, fragmentierte Monddaten in eine weltweit gemeinsam genutzte intelligente Plattform zu verwandeln, sodass wissenschaftliche Entdeckungen nicht mehr vom Datenbesitz abhängen, sondern von der Fähigkeit, Modelle sinnvoll zu nutzen. Künftig können Teams aus verschiedenen Ländern mit extrem niedrigen Kosten Zugang zur Spitzenforschung erhalten, und die manuelle Auswertung wird zu einem wiederverwendbaren Werkzeug. Für die Wissenschaft wird dies das Verständnis von Einschlagkratern, Vulkanen und Ressourcen in den Polarregionen erheblich beschleunigen und notwendiges Wissen für künftige Mondbasen und sogar Marslandemissionen ansammeln. Und dieses Modell dürfte in der künftigen Tiefraumforschung häufig anzutreffen sein – vom Mond über den Mars bis hin zu weiter entfernten Asteroiden – und damit einen weiteren Sprung in der Erkenntnis des Universums durch die Menschheit vorantreiben.