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La NASA quiere entender mejor la Luna antes de volver allí. Ha creado con IBM una IA para encontrar hielo y nuevos cráteres
Inteligencia Artificial

🚨 NASA e IBM desarrollan IA para mapear hielo y cráteres en la Luna antes del regreso humano

10 de septiembre de 2026 • • 2 min de lectura

En SmartBytes te explicamos qué significa esta información y por qué importa.


La NASA, en colaboración con IBM y varias instituciones académicas, ha creado un modelo de inteligencia artificial especializado en el análisis de la superficie lunar. Entrenado principalmente con datos de la Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO), esta IA tiene como objetivo procesar la enorme cantidad de información recopilada durante 17 años y acelerar la identificación de características clave como hielo y cráteres.

Este modelo fundacional, llamado NASA-IBM Lunar Foundation Model, se ha entrenado con cerca de dos millones de teselas provenientes de imágenes de alta resolución y observaciones multiespectrales de la Luna. Además, incorpora datos de otras misiones lunares, aumentando su capacidad para reconocer patrones generales sin requerir etiquetado específico para cada tarea. Su diseño facilita la adaptación a diversas aplicaciones científicas, desde cartografiar cráteres hasta estudiar regiones polares y estructuras volcánicas.

Una de las aplicaciones más relevantes es la estimación de la prospectividad de hielo en los polos lunares, áreas donde algunas zonas permanecen en sombra perpetua y pueden conservar hielo durante miles de millones de años. Aunque la IA no detecta el hielo directamente, señala los lugares con condiciones más favorables para que este exista y se mantenga, lo que es crucial para futuras misiones que podrían aprovechar estos recursos para soporte vital y combustible.

Además, la IA demostró eficacia en la identificación de nuevos cráteres, como el generado tras el impacto de un cuerpo de cohete de SpaceX cerca del cráter Einstein. También puede acelerar la localización de irregular mare patches, formaciones volcánicas jóvenes que aportan información sobre la evolución interna de la Luna. Si bien no reemplaza el análisis científico tradicional, esta herramienta facilita el procesamiento rápido y eficiente de grandes volúmenes de datos, una ventaja esencial de cara a la preparación de nuevas expediciones humanas al satélite.