La NASA a lancé, en collaboration avec IBM Research et plusieurs institutions universitaires, le NASA-IBM Lunar Foundation Model, annoncé le 10 septembre 2026. Ce modèle d’intelligence artificielle open source, parmi les premiers conçus spécifiquement pour la science lunaire, est hébergé publiquement sur Hugging Face, avec son code source disponible sur GitHub.

Selon la NASA, le modèle a été entraîné principalement sur les données de la sonde Lunar Reconnaissance Orbiter, accumulées sur environ 17 ans, soit près de 2 millions de tuiles d’images comprenant plus de 1 million d’images à haute résolution de 1 mètre et près de 964 000 images multispectrales de 100 mètres. Il a aussi été entraîné sur des données des missions GRAIL et Lunar Prospector de la NASA et de la sonde japonaise SELENE.

Le modèle peut être adapté à diverses tâches, comme cartographier les cratères, repérer des structures volcaniques ou estimer la stabilité des glaces polaires. Selon la NASA, il a égalé ou dépassé plusieurs modèles de référence sur toutes les tâches évaluées, avec un avantage net sur l’estimation de la stabilité des glaces polaires.