9月13日，据The Register报道，NASA与IBM发布了一个开源人工智能模型，称其基于大量月球观测数据训练，可帮助科学家大规模分析月球。该模型被称作首个整合多种观测模态以及不同观测角度和空间尺度数据的AI模型，并配有开源月球数据集。

IBM欧洲研究主管胡安·贝尔纳贝-莫雷诺表示：“NASA-IBM月球基础模型为科学家提供了大规模探索月球的基础，连接跨仪器的观测，揭示孤立数据中难以看到的模式，并提供一个全球研究界可以继续构建的开放平台。”这一引语由Slashdot转载的The Register报道给出。

NASA和IBM希望，研究人员能利用该模型发现此前未被识别的月球冰沉积，分析被称为不规则月海斑块的火山特征，并对陨石坑进行识别和分类。报道称，月球冰意味着水和氧的存在，可能对未来的载人任务有用。这些冰存在于永久阴影区，是月球上最难观测的区域之一。NASA-IBM模型结合多模态和多分辨率观测，以更好地预测月球表面可能存在冰的位置。

除模型外，IBM和NASA的科学家还汇编了一个开源月球数据集。该数据集由超过30个空间对齐图层组成，使用了4个任务中9台仪器的数据，结合了数万张图像和地图，展示月球表面的多种地球物理性质。NASA和IBM称，这一模型和数据集将为全球研究社区提供开放平台。