Un equipo de científicos planetarios e investigadores de inteligencia artificial del Laboratorio de propulsión a chorro de la NASA en el sur de California se aprovechó inteligencia artificial para identificar cráteres nuevo Marte.
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El equipo de cámaras HiRISE a bordo del MRO Martian Orbiter de la NASA hizo el primer descubrimiento de un cráter reciente en Marte con la ayuda de Inteligencia Artificial.
La cámara tomó esta imagen de un grupo de cráteres en Marte. Un algoritmo vio los cráteres por primera vez en imágenes obtenidas con la cámara de contexto del orbitador. Los científicos siguieron con esta imagen de HiRISE para confirmar los cráteres.
En algún momento entre marzo de 2010 y mayo de 2012, un meteoro golpeó el cielo marciano y se rompió en pedazos, golpeando la superficie del planeta. Los cráteres resultantes, ahora identificados, eran relativamente pequeños, de solo 4 metros de diámetro.
Nuevos cráteres ubicados en Marte gracias a la inteligencia artificial (Imagen: NASA / JPL-CALTECH / UNIVERSIDADE DO ARIZONA)
¿Qué importancia tiene este logro?
Es un hito para los científicos planetarios y los investigadores de inteligencia artificial del Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA, que trabajaron juntos para desarrollar la herramienta de aprendizaje automático que ayudó a realizar el descubrimiento.
La importancia es que este logro ofrece la esperanza de ahorrar tiempo y aumentar el volumen de hallazgos, según un comunicado de JPL.
Los científicos suelen pasar horas al día estudiando imágenes capturadas por el Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) de la NASA, buscando fenómenos superficiales variables como remolinos de polvo, avalanchas y dunas en movimiento. En los 14 años del orbitador en Marte, los científicos se han basado en los datos de MRO para encontrar más de 1.000 nuevos cráteres. Por lo general, son detectados por primera vez por la cámara de contexto de la nave espacial, que toma imágenes de baja resolución que cubren cientos de kilómetros a la vez.
Solo las marcas de explosión alrededor de un impacto se destacarán en estas imágenes, no los cráteres individuales, por lo que el siguiente paso es observar más de cerca con el Experimento científico de imágenes de alta resolución, o HiRISE. El instrumento es tan poderoso que puede ver detalles tan precisos como las huellas dejadas por el rover Curiosity.
El proceso requiere paciencia, lo que requiere aproximadamente 40 minutos para que un investigador escanee cuidadosamente una sola imagen de la cámara de contexto.
Para ahorrar tiempo, los investigadores del JPL crearon una herramienta, denominada clasificador automatizado de cráteres de impacto fresco, como parte de un esfuerzo mayor de JPL llamado COSMIC (captura resumida a bordo para monitorear el cambio de imagen) que desarrolla tecnologías para las generaciones futuras de orbitadores. De Marte.
Para entrenar al clasificador de cráteres, los investigadores le proporcionaron 6,830 imágenes de cámara de contexto, incluidas las de sitios de impacto descubiertos anteriormente que ya habían sido confirmados por HiRISE. La herramienta también se alimentó con imágenes sin nuevos impactos para mostrarle al clasificador qué no buscar.
Después de ser entrenado, el clasificador se implementó en todo el repositorio de cámaras de contexto de aproximadamente 112.000 imágenes. Ejecutado en un grupo de supercomputadoras en JPL formado por docenas de computadoras de alto rendimiento que pueden trabajar juntas, un proceso que toma 40 minutos para que un humano toma la herramienta de inteligencia artificial en solo cinco segundos.
El 26 de agosto de 2020, HiRISE confirmó que una mancha oscura detectada por el clasificador en una región llamada Noctis Fossae era en realidad el grupo de cráteres. El equipo ya ha enviado más de 20 candidatos adicionales para que los revise HiRISE.
Con información de Europa Press
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