Como a IA da IBM pode ajudar o homem a pisar na Lua em menos de dois anos

Pisar na Lua novamente pode ser um sonho realizado nos próximos dois anos com a ajuda da inteligência artificial (IA) — ao menos é esse o plano da Nasa e da IBM. Nesta semana, ambas lançaram o Nasa-IBM Lunar Foundation Model, modelo de IA de código aberto criado especificamente para acelerar o estudo científico do satélite da Terra, como parte da preparação para o retorno de astronautas à superfície lunar, previsto para 2028 pelo programa Artemis da agência espacial americana.

O modelo está disponível publicamente na plataforma Hugging Face, com todo o código-fonte também aberto no GitHub para testes e experimentação por qualquer pesquisador do mundo.

Segundo a Nasa, a IA foi treinada principalmente com dados da sonda Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO), consolidando e organizando décadas de observações coletadas em missões americanas e japonesas sobre a superfície lunar.

Ao todo, foram usados cerca de 2 milhões de blocos de imagem (tiles), somando mais de 1 milhão de imagens de câmera em alta resolução, com detalhamento de 1 metro, e quase 964 mil imagens multiespectrais com resolução de 100 metros.

O sistema integra a família Prithvi, linha de modelos geoespaciais de código aberto que a IBM e a NASA já vinham desenvolvendo em parceria havia alguns anos — inicialmente voltada à observação da Terra, depois expandida para clima e heliofísica, e agora, pela primeira vez, aplicada a um corpo celeste fora do planeta.

Até 23% mais preciso que métodos tradicionais

Segundo a IBM, o modelo supera métodos amplamente usados atualmente em até 23% na identificação de depósitos de gelo, crateras e formações vulcânicas — o número mais citado no anúncio da parceria, e que os próprios pesquisadores dizem ser possível rastrear diretamente até uma tabela específica do relatório técnico publicado junto com o modelo.

Segundo Juan Bernabé-Moreno, diretor de pesquisa da IBM para a Europa, o Reino Unido e a Irlanda, treinar uma IA com dados lunares trouxe desafios que não existem na observação da Terra.

Técnicas tradicionais de visão computacional — que costumam mascarar partes de uma imagem e pedir ao modelo que reconstrua os 90% ocultos — se mostraram "um desastre completo" no caso da Lua, já que muitas crateras parecem quase idênticas quando fotografadas em órbita, tornando esse tipo de treinamento pouco eficaz.

Por que gelo lunar importa tanto?

Depósitos de gelo nas regiões permanentemente sombreadas da Lua são de interesse particular para agências espaciais, já que indicam a presença de água e oxigênio — recursos considerados essenciais tanto para uma futura base lunar quanto para a produção de combustível de foguete voltado a missões a Marte.

Mapear com precisão essas regiões é, portanto, uma etapa central do planejamento de qualquer presença humana prolongada no satélite.

Uma ferramenta de planejamento, não um piloto automático

Vale um esclarecimento importante sobre o alcance real do modelo: ele não voa a bordo de nenhuma espaçonave, nem toma decisões de pouso em tempo real.

Trata-se de uma ferramenta de pesquisa e planejamento, usada por cientistas na Terra para analisar dados orbitais já existentes de forma mais rápida e precisa — alimentando mapas e avaliações de risco que entram no processo mais amplo de planejamento do programa Artemis, e não atuando como um piloto automático embarcado em uma nave real.

Meio século de parceria entre as duas organizações

A colaboração entre IBM e Nasa não é nova e remonta às próprias missões Apollo, há mais de 50 anos.

Segundo Campbell Watson, gerente sênior de pesquisa da IBM, abrir o código do modelo e do conjunto de dados usado para treiná-lo dá continuidade a essa tradição de acesso científico amplo, oferecendo a pesquisadores do mundo todo uma base compartilhada que pode ser adaptada para novas investigações, sem que cada equipe precise construir um modelo de IA do zero.

O lançamento também chega poucos meses depois da missão Artemis II — o primeiro voo tripulado à Lua desde 1972 — completar, em abril, um sobrevoo histórico do satélite, com os astronautas Reid Wiseman, Christina Koch, Victor Glover e Jeremy Hansen alcançando a maior distância da Terra já percorrida por seres humanos.