IBM et la NASA ont conjointement lancé un modèle d'intelligence artificielle (IA) open-source destiné à l'analyse des données d'observation lunaire accumulées sur des décennies. Le modèle, nommé Nasa-IBM Lunar Foundation Model, est accessible au public et conçu pour étudier la Lune. Il a été entraîné sur plus de 30 couches de données issues de neuf instruments embarqués sur quatre missions de la NASA, dont le Lunar Reconnaissance Orbiter. Cette IA permet d’identifier des dépôts de glace potentiels dans les régions constamment à l'ombre de la Lune, de cartographier les cratères pour sélectionner des sites d’atterrissage sûrs et d’étudier les formations volcaniques. Des tests ont démontré une précision accrue, jusqu'à 23 %, par rapport aux méthodes traditionnelles. La glace lunaire est particulièrement importante car elle indique la présence d'eau et d'oxygène, des ressources essentielles pour une future base lunaire et la production de carburant pour les missions vers Mars, dans le cadre du programme Artemis de la NASA qui prévoit un retour d'astronautes sur la Lune en 2028.