El Modelo de la Fundación Lunar, desarrollado por la Nasa junto a IBM y disponible gratis en Hugging Face, es el tercer modelo científico abierto de la agencia. Busca transformar petabytes de información acumulada durante décadas en nuevos descubrimientos.
Desde hace siglos la humanidad observa a la Luna, pero nunca se habían tenido tantos datos sobre ella. Solo el Orbitador de Reconocimiento Lunar (LRO), en órbita desde hace más de 17 años, recolectó más información que todas las demás misiones planetarias de la Nasa juntas. Un archivo invaluable, pero imposible de analizar solo con ojos humanos.
What if we could explore the Moon with AI?
Meet the @NASA– @IBM Lunar Foundation Model, a new open‑source AI trained on 17 years of lunar data to map craters, identify geologic features, and even help predict where ice may hide in the Moon’s darkest regions. �� pic.twitter.com/bMWlw9qdU8— NASA Science (@NASAScience_) September 10, 2026
Para resolver ese cuello de botella, la Nasa e IBM anunciaron el jueves 10 de septiembre el lanzamiento del Modelo de la Fundación Lunar NASA-IBM, un sistema de inteligencia artificial de código abierto diseñado específicamente para estudiar datos lunares.
"Recopilar datos es solo una parte del trabajo", aseguró Kevin Murphy, director de datos científicos y director interino de datos e inteligencia artificial de la Nasa, en el comunicado oficial del anuncio.
AI is unlocking new insights about the Moon. �� @IBM and @NASA are open-sourcing the NASA-IBM Lunar Foundation Model, one of the first publicly available AI models built for scientific lunar exploration.
Learn more below �� pic.twitter.com/2OtOz36bRN— IBM News (@IBMNews) September 10, 2026
El modelo, que ya está disponible de forma gratuita en la plataforma Hugging Face, fue entrenado principalmente con el mosaico casi completo de imágenes en alta definición que el LRO tomó de la superficie lunar. Su objetivo no es reemplazar a los científicos, sino darles una herramienta para convertir petabytes de información en descubrimientos.
Según detalló la agencia, la IA podrá asistir en tres tareas clave para la futura exploración: mapeo de cráteres de forma automatizada y a gran escala, localización de formaciones volcánicas jóvenes, esenciales para entender la actividad geológica reciente de la Luna y modelización de posibles ubicaciones de hielo de agua cerca de los polos lunares, un recurso crítico para las misiones tripuladas del programa Artemis por ejemplo.
Este lanzamiento forma parte de una estrategia más amplia. En los últimos dos años, la Nasa e IBM ya habían desarrollado y publicado modelos fundacionales para la observación de la Tierra y para la heliofísica, el estudio del Sol y su influencia.
La iniciativa se inscribe además en una tendencia global: agencias espaciales y empresas privadas están usando IA para aumentar la productividad científica, reducir costos y optimizar flujos de trabajo.
"El modelo de la Fundación Lunar NASA-IBM demuestra lo que es posible cuando aplicamos la IA a los petabytes de datos científicos de la Nasa", concluyó Murphy. "Esa es una oportunidad real que vemos en la IA: convertir grandes volúmenes de datos en nuevos descubrimientos".
