NASA-IBM Lunar Foundation Model

产品简介

NASA-IBM Lunar Foundation Model（月球基础大模型）是 NASA 与 IBM 联合发布并开源的首个面向月球科学探索的专用基础大模型，于 2026 年 9 月 10 日正式公开。该模型针对月球冰层、火山特征、陨石坑三类关键地表要素做了端到端微调，是迄今首个公开的月球专用 AI 大模型。同日，配套的超过 200 万个像素级配准数据点构成的同类首个开源数据集同步在 Hugging Face 平台开放下载。

核心功能

月球冰层探测：模型可高精度识别月球表面潜在水冰沉积区域，辅助科学家筛选水冰富集着陆区，为月球南极阿尔忒弥斯计划着陆点选址提供数据支撑。

火山特征分析：对月球火山地貌进行自动分类与演化历史建模，支持月海、火山穹丘等典型火山特征的批量提取与时空演变分析。

陨石坑智能识别：在 100 米分辨率的陨石坑识别任务上，仅用一半训练数据便领先微软 SwinV2-B 基线约 19%，且能一次成功圈出 SpaceX 猎鹰 9 号火箭 2026 年 8 月 5 日撞击产生的新陨石坑。

端到端月面要素提取：整合月球冰层、火山特征、陨石坑三大核心要素的端到端识别能力，输出标准化地理要素矢量数据。

多模态配准数据集开放：同步开源超过 200 万个像素级配准数据点构成的月球专属数据集。

特色优势

精度领先主流基线 23%：识别月球潜在冰层区域的误差较微软 SwinV2-B 基线最高降低 22%，综合地理要素识别精度领先 23%。

首个专用于月球科学的开源基础模型：填补了月球 AI 大模型的空白。

极低训练数据依赖：在 100 米分辨率陨石坑识别任务上，仅用一半训练数据便达到超越基线的精度。

应用场景

月球水冰资源评估、着陆点安全选址、月球地质演化研究、深空任务数据预处理、开源社区模型迭代。

适用人群

月球科学研究机构与天文学家、NASA 及国际航天机构的任务规划团队、行星科学方向的研究生与博士后、参与阿尔忒弥斯计划的国际合作团队。

官网

https://huggingface.co/ibm-nasa-geospatial