Гьокче Інал, аспірантка кафедри цивільної, екологічної та геодезичної інженерії Університету штату О

Гьокче Інал, аспірантка кафедри цивільної, екологічної та геодезичної інженерії Університету штату Огайо, представила систему LUMINA — фреймворк на основі штучного інтелекту, який оцінює потенційні майданчики для посадки на Місяці, шукає небезпеки для майбутніх екіпажів і прочісує нові райони в пошуках геологічно цінних утворень. Результати вона показала цього місяця на 58-й щорічній зустрічі Відділу планетарних наук Американського астрономічного товариства.

В основі LUMINA лежить модель LLaVA-LE, яку команда створила раніше й яка вміла описувати місячний рельєф словами та відповідати на наукові запитання про нього. Нова надбудова планує й виконує багатокрокові аналізи, порівнює майданчики між собою і пояснює, на яких саме даних тримається її рекомендація. Попередні результати показують, що система здатна генерувати осмислені наукові коментарі до конкретних точок посадки — зокрема там, де очікують покладів водяного льоду.

«Більшість ШІ-інструментів пасивні, — каже Інал. — Ви ставите запитання й отримуєте відповідь. А ми рухаємось до активного наукового асистента, який розв'язує задачу разом з експертами». Фінальне рішення в її схемі лишається за планувальниками місії, модель відіграє роль системи підтримки рішень.

Співавтор роботи, професор Альпер Їлмаз, розраховує зробити модель універсальною — щоб її можна було застосувати до Марса, астероїдів і земної поверхні. GPT-подібних картографічних моделей для космічних досліджень поки майже немає. За його словами, без таких інструментів пошук найкращих ділянок у нових масивах даних перетворюється на пошук голки в копиці сіна, а сідати людям доведеться в надзвичайно суворому середовищі, де зайва пара очей здатна поставити під сумнів чужий висновок.

Попит на це росте швидше за алгоритми: перша висадка Artemis біля південного полюса намічена на 2028 рік, а до 2030-го в США хочуть мати початкові елементи постійного форпосту. Обчислення для таких систем зрештою доведеться винести прямо на поверхню Місяця — затримка сигналу уповільнює і зв'язок, і ухвалення рішень. Команда тим часом збирається прогнати LUMINA на нових високоякісних місячних даних, які дасть сама програма Artemis.

https://phys.org/news/2026-10-gen-artificial-intelligence-future-space.html

Підпишись | Монобаза