米航空宇宙局(NASA)と米IBMは2026年9月10日、月の科学研究に特化したAI基盤モデル「NASA-IBM月面基盤モデル(NASA-IBM Lunar Foundation Model)」を共同で公開したと発表した。月を対象としたこの種のオープンソースAIモデルとしては最初期の事例の一つとされ、NASAの最高科学データ責任者室が進める「科学のためのAI」戦略の一環として、IBMリサーチや複数の大学と連携して開発が進められてきた。
モデルは、NASAの月周回探査機「ルナー・リコネッサンス・オービター(LRO)」を中心に、重力測定衛星「GRAIL」やJAXAの月周回衛星「かぐや(SELENE)」など、計4つのミッション・9種類の観測装置から得られた30層以上の空間的に整合したデータを統合した、機械学習向けの月面データセットをもとに訓練された。研究チームはこのデータセット自体も、同種のものとしては初のオープンソース公開になるとしている。
性能面では、画像解析の基準としてよく用いられるマイクロソフト製の視覚モデル「SwinV2-B」と比較したところ、氷が存在する可能性の高い領域の特定において誤差を最大22%削減し、訓練データを半分に減らした条件でもクレーター検出の精度が約19%向上したという。IBM側の発表では、比較的新しい火山地形である「不規則マール斑(Irregular Mare Patches)」の識別についても、より少ない追加学習で3%の性能向上が得られたとしている。
NASAは当面、小型で未分類のクレーターの地図作成、月の火山活動史の調査、そして両極域のクレーター内に眠る氷の探索という3つの用途を優先課題に位置づけている。月面の氷は、将来のアルテミス計画による有人ミッションで、飲料水や酸素、推進剤の原料として活用できる可能性がある資源として注目されている。モデル本体は「ハギングフェイス(Hugging Face)」上で公開され、コード一式もGitHubで誰でも利用・検証できる形で提供されているという。
出典: NASA Science「NASA, IBM Launch AI Foundation Model for Lunar Science」(2026年9月10日)