8月29日，在2024中国国际大数据产业博览会上，中国科学院地球化学研究所与阿里云联合发布国际首个“月球科学多模态专业大模型”（以下简称“月球专业大模型”）。该大模型以视觉、多模态及自然语言等通义系列模型为基模，结合RAG检索增强等技术，在阿里云百炼专属版平台进行微调及训练，目前最佳落地场景为月球撞击坑识别。
撞击坑的大小、深浅、形状等特征是研究月球地质演化的重要依据。据统计，目前月球上直径一公里以上的月球撞击坑数量已超100万个，直径一公里以下的撞击坑数量还无法确定。如果完全依赖人工，识别所有月球撞击坑几乎无法实现，大模型的应用将极大提升这项工作的效率。
中国科学院地球化学研究所研究员刘建忠介绍，在月球撞击坑年代和形态识别上，月球专业大模型的准确率已达到80%以上。
研究人员只需输入月球撞击坑的图像和相关问题，大模型即可调用通义视觉、多模态模型，从光谱、高程、重力等17种多模态数据中判定该图像对应的模态类型；通过检索知识库、调用通义语言模型，月球专业大模型可回答该撞击坑的形态、大小、年代等相关问题，并给出推理过程。“通过对海量数据的准确把握，大模型不仅可以对撞击坑进行分类，还可以解决一些目前仍未解决的科学问题。”刘建忠说。
“人工智能正在为月球和行星科学的科研带来前所未有的机遇。”中国科学院院士、中国月球探测工程首任首席科学家欧阳自远表示，随着人类深空探测活动的快速推进，探测数据呈井喷式增长，科学大数据已经成为推动科技创新的强大引擎。在数据管理方面，我国已经取得先发优势；在数据应用方面，我国必须充分发挥现有的人工智能技术优势。月球专业大模型将大大加速海量数据的处理，帮助科研工作者挖掘新的科学发现。
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撞击坑的大小、深浅、形状等特征是研究月球地质演化的重要依据。据统计，目前月球上直径一公里以上的月球撞击坑数量已超100万个，直径一公里以下的撞击坑数量还无法确定。如果完全依赖人工，识别所有月球撞击坑几乎无法实现，大模型的应用将极大提升这项工作的效率。
中国科学院地球化学研究所研究员刘建忠介绍，在月球撞击坑年代和形态识别上，月球专业大模型的准确率已达到80%以上。
研究人员只需输入月球撞击坑的图像和相关问题，大模型即可调用通义视觉、多模态模型，从光谱、高程、重力等17种多模态数据中判定该图像对应的模态类型；通过检索知识库、调用通义语言模型，月球专业大模型可回答该撞击坑的形态、大小、年代等相关问题，并给出推理过程。“通过对海量数据的准确把握，大模型不仅可以对撞击坑进行分类，还可以解决一些目前仍未解决的科学问题。”刘建忠说。
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