أطلقت NASA وIBM Research، مع عدّة مؤسّسات أكاديمية، NASA-IBM Lunar Foundation Model، الذي تصفانه بأنه من أوائل نماذج الأساس مفتوحة المصدر لعلوم القمر، بحسب The Decoder.
لماذا نموذج أساس؟
على عكس الخوارزميات المخصّصة لمهمّة واحدة، يُدرَّب نموذج الأساس مسبقًا على كميات ضخمة من البيانات غير المسمّاة، ثم يمكن تكييفه لمهام محدّدة بأمثلة مسمّاة قليلة. وهذه ميزة كبيرة لأبحاث القمر، حيث بيانات المراقبة وفيرة والتسميات نادرة.
البيانات
- دُرّب النموذج من الصفر على مجموعة SomBench، التي يقول الفريق إنها أكبر مجموعة قمرية متعدّدة الأنماط ومتطابقة مكانيًا حتى الآن.
- تضمّ قرابة مليوني حزمة صور عبر 11 نمط بيانات ومقياسين مكانيين: نحو مليون صورة عالية الدقّة (متر واحد للبكسل تقريبًا) وقرابة 964 ألف صورة متعدّدة الأطياف.
- معظم البيانات من 17 عامًا من مراقبة المسبار Lunar Reconnaissance Orbiter، الذي تقول NASA إن حجم بياناته يتجاوز كل بعثاتها الكوكبية الأخرى مجتمعة، إلى جانب بيانات من بعثات GRAIL وLunar Prospector وKaguya اليابانية.
- لمنع تسرّب البيانات بين التدريب والاختبار، قُسّمت المجموعة جغرافيًا حسب مناطق الخريطة لا عشوائيًا.
الإضاءة كمدخل صريح
النموذج مبني على معمارية TerraMind لرصد الأرض، لكنه دُرّب من الصفر. ويتلقّى لكل صورة هندسة التصوير صراحةً: زوايا الإضاءة وموقع الشمس ومدى الصورة. فعلى القمر، تحدّد هندسة الإضاءة مظهر السطح أكثر بكثير من خصائصه الفعلية، وبدل إجبار النموذج على تصحيح ذلك من البكسلات، يُعطى المعلومة مباشرة.
ليه ده مهم؟
نماذج الأساس لم تعد مقتصرة على اللغة والصور العادية، بل تمتدّ إلى بيانات علمية متخصّصة. ونشر النموذج مفتوحًا يتيح لأي باحث، بما في ذلك الجامعات العربية المهتمّة بعلوم الفضاء، تكييفه لمهام مثل رسم خرائط الفوّهات أو المعادن دون تدريب نموذج من الصفر.
المصادر: The Decoder — 2026-10-04
