آي بي إم وناسا يقدمان نموذج أساس القمر المفتوح المصدر مع مجموعة بيانات SomBench

آي بي إم وناسا في 10 سبتمبر 2026 أعلنت عن الإصدار المفتوح المصدر لنموذج أساس القمر التابع لـ NASA-IBM، وهو نموذج أساس متعدد الأنماط ومتعدد الدقة للاستشعار عن بُعد القمري، إلى جانب SomBench، مجموعة البيانات القمرية المتزامنة التي بُنيت لتدريب النموذج.

في الإعلان، المؤرخ من يوركتاون هايتس، نيويورك، وصفت آي بي إم النظام بأنه أحد أوائل نماذج الأساس المتاحة للجمهور لاستكشاف القمر علميًا، تم تدريبه على مجموعة بيانات رصد قمرية واسعة أعدها باحثو آي بي إم وناسا. تم نشر أوزان النموذج على Hugging Face تحت رخصة Apache-2.0، مع الحفاظ على شفرة الضبط الدقيق في مستودع GitHub الخاص بـ NASA-IMPACT، وتتم معالجة التكييف اللاحق عبر TerraTorch. تصف بطاقة النموذج الإصدار بأنه تمثيل قابل لإعادة الاستخدام للاستشعار عن بُعد القمري: الضبط الدقيق أو تكييف LoRA للمشفّر للكشف، التجزئة، والانحدار الكثيف على صور LROC ومنتجات التضاريس المتزامنة، مع مجموعات فرعية من الأنماط وشبكات البقع التي قد تختلف عن مرحلة ما قبل التدريب.

وفقًا للإعلان، يمكن للباحثين تطبيق النموذج على عدة مجالات من دراسة القمر: التنبؤ بأماكن وجود الجليد في المناطق المظللة دائمًا، والتي يصعب ملاحظتها ولكن قد تحتوي على موارد تُعتبر أساسية لقاعدة قمرية مستقبلية؛ رسم خرائط “Irregular Mare Patches”، وهي مميزات بركانية يدرسها العلماء لفهم تاريخ القمر البركاني وتطوره الحراري؛ واكتشاف وتصنيف الفوهات مع وضعها في سياقها، وهو عمل يكشف عن أدلة حول عمر التضاريس والجيولوجيا ويساعد ناسا على اختيار مواقع هبوط آمنة مع تجنب المخاطر مثل المنحدرات الحادة والصخور الكبيرة.

“قضت ناسا عقودًا في بناء سجل علمي استثنائي للقمر، لكن جمع البيانات هو مجرد جزء من المهمة”، قال كيفن ميرفي، المسؤول الأول عن بيانات العلوم والمسؤول المؤقت عن البيانات والذكاء الاصطناعي في مقر ناسا، مضيفًا أن النموذج يُظهر ما يمكن تحقيقه عندما يُطبق الذكاء الاصطناعي على بيتابايتات البيانات العلمية التابعة لناسا.

أفادت آي بي إم أن النموذج يوسع التعاون القائم بين المؤسستين وينضم إلى عائلة نماذج الأساس المفتوحة Prithvi المتوفرة على Hugging Face، والتي تشمل نماذج جغرافية، طقس، فيزياء شمسية، والآن القمر. يقدم الإعلان الإصدار المفتوح كجزء من رؤية أوسع حيث يبدأ الباحثون من نموذج مشترك ويُعدّونه لمهام جديدة بدلاً من بناء نظام خوارزمي جديد لكل سؤال علمي.

قال خوان برنابى-مورينو، مدير آي بي إم للبحوث في أوروبا، المملكة المتحدة وإيرلندا، إن النموذج يمنح العلماء أساسًا لاستكشاف القمر على نطاق واسع، وربط الملاحظات عبر الأدوات، وكشف الأنماط التي يصعب رؤيتها بصورة منفردة، و”يقدم منصة مفتوحة يمكن للمجتمع البحثي العالمي البناء عليها”.

الهيكل والتدريب المسبق

تصف بطاقة النموذج مشفر-فكّاش ViT-B (768 بُعدًا، 12 طبقة، 12 رأس انتباه) تم تدريبه من الصفر على SomBench: حوالي 2 مليون مجموعة بلاطات قمرية متزامنة تغطي 11 نمطًا على مستويين مكانيين، صور كاميرا الزاوية الضيقة LROC بدقة تقريبًا متر واحد لكل بكسل وصور كاميرا الزاوية الواسعة WAC بدقة تقريبًا 100 متر لكل بكسل. يتكيف النظام مع وصفة TerraMind للرموز المقنّعة مع امتدادين. يتم ترميز هندسة الاستحواذ لكل بلاطة، بما في ذلك زوايا الإضاءة، مراجع الإطار الشمسي، وبصمة البلاطة، كمدخلات صريحة للمشفر؛ يذكر المؤلفون أن مظهر سطح القمر يتحكم فيه أكثر هندسة الإضاءة من التباين السطحي الداخلي. تُدرّب بلاطات NAC وWAC معًا في حلقة دفعة مختلطة واحدة بدقة أصلية، بحيث تغطي مجموعة واحدة من الأوزان عائلتي الدقة عبر فجوة مقياس 100×.

تشمل المدخلات تسع طبقات كثيفة شبيهة بالصورة بالإضافة إلى نمطين سياقيين شبيهيي التسلسل: بيانات وصفية بصرية لكل بلاطة تتضمن ثمانية حقول وسياق خريطة ثابتة يضم 28 حقلًا مستمدة من منتجات Diviner، LOLA، Mini‑RF، كاجويا، WAC، GRAIL، وLunar Prospector. يتيح تضمين FlexiViT للقطع إمكانية ضبط النموذج على أحجام قطع أخرى دون إعادة تدريب العمود الفقري، وتسمح طريقة الترميز حسب النمط بإسقاط أو إضافة الأنماط أثناء الضبط الدقيق. تم تنفيذ التدريب المسبق على 16 وحدة معالجة رسومية H100 لمدة 150,000 خطوة بدفعة عالمية حجمها 1,536 بتقنية bf16، ما يعادل تقريبًا 1,100 ساعة GPU، باستخدام تسعة مُرمّزات VQ‑VAE خاصة بالأنماط مع تمثيل FSQ، ومُفكّاش DDPM، وهدف تقاطع انتروبي على مفردات الرموز المتقطعة.

النتائج المبلغ عنها للمعايير

أفادت آي بي إم أن النموذج يتفوق على الأساليب الشائعة بنسبة تصل إلى 23٪ في تحديد المميزات الجغرافية الرئيسية على سطح القمر، بما في ذلك الترسبات الجليدية المحتملة، والفوهات، والتكوينات البركانية. استنادًا إلى ورقة تقنية من NASA-IBM، أبلغت الشركة أن النموذج خفض الخطأ (RMSE) بنسبة تصل إلى 22٪ مقارنةً بنموذج SwinV2‑B (ImageNet) عند تحديد المناطق ذات الإمكان العالي لوجود جليد قمري؛ وحقق تغطية أفضل لمدى “Irregular Mare Patches” بنسبة 3٪ مقارنةً بـ SwinV2‑B مع استخدام تسميات غير كاملة؛ وتساوى مع نماذج الحالة المتقدمة مثل SwinV2‑B في اكتشاف الفوهات على مقياس متر، متفوقًا عليها بنحو 19٪ تقريبًا على مقياس سياق حوالي 100 متر باستخدام نصف كمية بيانات التدريب.

تُظهر جدول المعايير في بطاقة النموذج أن RMSE لتوقع وجود الجليد القطبي هو 0.0293 مع الضبط الكامل، مقابل 0.0377 لأفضل نموذج أساسي (SwinV2‑B) و0.0397 لسيطرة عشوائية، وتُحدد توقعات الجليد كأوسع فارق. بالنسبة لتجزئة “Irregular Mare Patch” يُبلغ IoU1 0.5709 مقابل 0.5687 لـ ConvNeXtV2‑B، وللكشف عن فوهة روبينز على صور WAC يُسجل mAP 0.2581 باستخدام LoRA مقابل 0.2420 لـ SwinV2‑B؛ وتذكر البطاقة أن المتغيرات المدربة مسبقًا باستخدام 50٪ من بيانات التدريب تُطابق أو تتفوق على SwinV2‑B المدرب على المجموعة الكاملة. يحذر المؤلفون من أن القادة في معايير فوهات NAC وIrregular Mare Patch يجب اعتبارهم قابلين للمقارنة لأن الفروقات أصغر من التباين بين البذور. أُجريت المعايير عبر TerraTorch مع محملات، تقسيمات، تعزيزات، خسارة، ومقاييس ثابتة عبر الأعمدة، مع نماذج أساسية تشمل ResNet‑50، ViT‑B MAE، ConvNeXt‑B، ConvNeXt‑V2‑B، SwinV2‑B، DaViT‑B، DeepLabV3+، وSegFormer، وتم الإبلاغ عنها كمتوسط وانحراف معياري على خمس بذور.

مجموعة بيانات SomBench والقيود المذكورة

أفادت آي بي إم أن علمائها، بالتعاون مع ناسا، بنوا أول مجموعة بيانات قمرية مفتوحة المصدر من نوعها، مجمعين أكثر من 30 طبقة متراصة مكانيًا من تسعة أدوات عبر أربع مهمات، بما في ذلك مدار الاستكشاف القمري التابع لناسا ومهمة GRAIL ومهمة وكالة الفضاء اليابانية SELENE/Kaguya. تصف بطاقة مجموعة بيانات SomBench مسارين: WACLowRes، 963,609 بلاطة تغطي 51.2 كيلومتر بدقة 100 متر لكل بكسل مأخوذة من 54,080 سجل تجريبي لكاميرا الزاوية الواسعة وتبلغ إجماليتها 38 تيرابايت؛ وNACHighRes، 1,000,113 بلاطة تغطي 512 متر بدقة متر واحد لكل بكسل من 1,095 سجل لكاميرا الزاوية الضيقة، بإجمالي 1.4 تيرابايت. تُصدر المجموعة تحت رخصة CC BY 4.0، مع استضافة مجموعة البيانات الكاملة على AWS. تُخصص الانقسامات على مستوى مناطق نظام الإحداثيات القمرية المتعامدة (LTM) بنسبة هدف 75/15/10، تُستبعد البلاطات التي تمتد عبر منطقتين لمنع تسرب مكاني، ويُخصص الانقسام الاختباري للتقييم اللاحق.

تشير بطاقة النموذج إلى أن النظام ليس منتجًا توليديًا من الدرجة العلمية، ولا يحتفظ بإطار مرجعي جيوديسي، ولا يُعتمد عليه في اتخاذ قرارات تشغيلية مثل تصديق موقع الهبوط أو تصفية المخاطر؛ كما تُشير إلى أن مخرجات توقع الجليد تُعيد خريطة غائمة مستندة إلى المعرفة بدلاً من جليد مقاس. تشمل القيود المذكورة مساهمات الإزالة التي لم تُعزل بعد وتقييد التدريب المسبق لـ NAC إلى 1,095 إطارًا متزامنًا، بينما تُلاحظ بطاقة مجموعة البيانات تباينًا في الدقة المكانية وعدم يقين في تحديد الموقع الجغرافي المطلق بمقاييس عشرات الأمتار. تم دعم العمل من قبل ناسا تحت رقم الجائزة 80MSFC25M0084.