Un equipo de científicos planetarios e investigadores de inteligencia artificial del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA en el sur de California aprovechó la inteligencia artificial para identificar cráteres nuevos en Marte.
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El equipo de la cámara HiRISE a bordo del orbitador marciano MRO de la NASA ha logrado el primer descubrimiento de un cráter reciente en Marte con la ayuda de Inteligencia Artificial.
La cámara tomó esta imagen de un cúmulo de cráteres en Marte. Un algoritmo vio por primera vez los cráteres en imágenes tomadas 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 atravesó el cielo marciano y se rompió en pedazos, estrellándose contra la superficie del planeta. Los cráteres resultantes, ahora identificados, eran relativamente pequeños, de tan solo de 4 metros de diámetro.
Nuevos cráteres localizados en Marte gracias a la inteligencia artificial (Imagen: NASA/JPL-CALTECH/UNIVERSITY OF ARIZONA)
¿Cuál es la importancia de este logro?
Es un hito para los científicos planetarios y los investigadores de inteligencia artificial en el 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 radica en que este logro ofrece la esperanza de ahorrar tiempo y aumentar el volumen de hallazgos, según un comunicado del JPL.
Por lo general, los científicos pasan horas cada día estudiando imágenes capturadas por el Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) de la NASA, buscando fenómenos superficiales cambiantes como remolinos de polvo, avalanchas y dunas cambiantes. En los 14 años del orbitador en Marte, los científicos se han basado en los datos de MRO para encontrar más de mil nuevos cráteres. Por lo general, se detectan primero con 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 mirar más de cerca con el Experimento científico de imágenes de alta resolución, o HiRISE. El instrumento es tan poderoso que puede ver detalles tan finos como las huellas dejadas por el rover Curiosity.
El proceso requiere paciencia, requiriendo 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, llamada clasificador automatizado de cráteres de impacto fresco, como parte de un esfuerzo más amplio de JPL llamado COSMIC (Capturing Onboard Summarization to Monitor Image Change) que desarrolla tecnologías para las generaciones futuras de orbitadores de Marte.
Para entrenar al clasificador de cráteres, los investigadores lo alimentaron con 6.830 imágenes de cámara de contexto, incluidas las de ubicaciones con impactos previamente descubiertos que ya habían sido confirmados 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 todo el repositorio de la cámara de contexto de aproximadamente 112 mil imágenes. Al ejecutarse en un grupo de supercomputadoras en JPL compuesto por docenas de computadoras de alto rendimiento que pueden funcionar en conjunto, un proceso que lleva a un ser humano 40 minutos toma a la herramienta de inteligencia artificial un promedio de 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 presentado más de 20 candidatos adicionales para que HiRISE los revise.
