IBM（IBM-US）與美國國家航空暨太空總署（NASA）於2024年4月10日（週四）共同推出開源人工智慧工具「NASA-IBM月球基礎模型」（NASA-IBM Lunar Foundation Model），旨在協助科學家分析數十年來累積的月球觀測資料，並為人類長期駐留月球以及未來火星探測任務提供關鍵支援。 此模型利用NASA四項太空任務與九具觀測儀器所蒐集的逾30層資料進行訓練，其中包括「月球勘測軌道飛行器」（Lunar Reconnaissance Orbiter）所取得的高解析度數據。 目前該模型已開放給全球研究人員使用。

「NASA-IBM月球基礎模型」納入IBM與NASA共同開發的「Prithvi」開放式基礎模型系列，該系列應用範疇涵蓋地理空間分析、氣象預報及其他科學研究領域。 此AI模型可協助研究人員辨識月球永久陰影區內可能存在的冰層、繪製隕石坑分布圖以評估安全登陸地點，並分析月球表面的火山地形。 過去這類工作需仰賴科學家人工檢視大量地圖與影像，或使用解析度較低的機器學習工具，耗時且效率有限。 NASA與IBM表示，在基準測試中，此AI模型於辨識月球表面重要地質特徵的準確度，最高比現有廣泛使用的方法提升23%，有望大幅加快月球地質研究與登陸點評估作業。 全球各國太空機構極度重視月球冰層的探測，因其代表可能存在可利用的水與氧氣資源。

這些資源不僅是興建月球基地、維持太空人長期生活所不可或缺，更可能用於製造火箭推進燃料，進而支援未來前往火星的載人任務。 NASA的「阿提米絲計畫」（Artemis Program）目標於2028年再次將太空人送上月球，測試長期駐留所需的新技術，並為後續火星探索奠定基礎。 此次AI模型的開發，正是實現此長期太空戰略的重要里程碑，也展現了跨國科技合作在深空探測中的關鍵角色。