Cráteres recientes de la NASA en Marte con inteligencia artificial – Noticieros Televisa

Un equipo de científicos planetarios e investigadores de inteligencia artificial de Laboratorio de propulsión a chorro de la NASA en el sur de California aprovechó inteligencia artificial para identificar cráteres nuevo en Marzo.

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El equipo de cámaras de 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 por primera vez los cráteres en imágenes tomadas con la cámara emergente del orbitador. Los científicos siguieron esta imagen de HiRISE para confirmar los cráteres.

Entre marzo de 2010 y mayo de 2012, un meteoro cruzó el cielo marciano y se hizo añicos, estrellándose contra la superficie del planeta. Los cráteres resultantes, ahora identificados, eran relativamente pequeños, de solo 4 metros de diámetro.

¿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 descubrimientos, según un comunicado de JPL.

Los científicos suelen pasar horas cada día estudiando imágenes capturadas por el Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) de la NASA, buscando fenómenos cambiantes de la superficie como remolinos de polvo, avalanchas y dunas cambiantes. Durante 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 primero por la cámara contextual 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 los detalles y las huellas dejadas por el rover Curiosity.

El proceso requiere paciencia y un investigador tarda unos 40 minutos en escanear cuidadosamente una sola imagen de cámara emergente.

Para ahorrar tiempo, los investigadores de JPL crearon una herramienta, denominada Clasificador Automatizado de Cráteres de Impacto Fresco, como parte de un esfuerzo más grande de JPL llamado COSMIC (Capturando el resumen integrado para monitorear el cambio de imagen) que desarrolla tecnologías para futuras generaciones de orbitadores. De marzo.

Para entrenar al clasificador de cráteres, los investigadores lo alimentaron con 6,830 imágenes de cámara de fondo, incluidas las de ubicaciones de impacto descubiertas anteriormente que ya habían sido confirmadas a través de HiRISE. La herramienta también fue alimentada con imágenes sin nuevos impactos para mostrarle al clasificador lo que no debe buscar.

Una vez entrenado, el clasificador se implementó en el repositorio de la cámara emergente de aproximadamente 112.000 imágenes. Ejecutado en un grupo de supercomputadoras en JPL compuesto por docenas de computadoras de alto rendimiento que pueden trabajar juntas, un proceso que toma a un humano 40 minutos toma un promedio de solo cinco segundos para la herramienta de inteligencia artificial.

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 presentado más de 20 candidatos adicionales para el examen HiRISE.

Con información de Europa Press