Se ha logrado un hito para los científicos planetarios y los investigadores de inteligencia artificial en el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA: identificar cráteres en otros planetas gracias a algoritmos de aprendizaje automático.
La imagen había sido capturada por el equipo de la cámara HiRISE a bordo del orbitador marciano MRO de la NASA. Y, gracias a estos algoritmos, los científicos podrían ahorrarse las horas que pasan cada día estudiando imágenes capturadas por el MRO.
Mars Reconnaissance Orbiter
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. Pero es un trabajo arduo. El proceso requiere paciencia, requiriendo aproximadamente 40 minutos para que un investigador escanee cuidadosamente una sola imagen de la cámara de contexto.
En sus orígenes, Marte estaba cubierto de capas de hielo
Para ahorrar tiempo, ahora tenemos el llamado 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.
Lo que en un humano tarda 40 minutos, este clasificador lo hizo en 5 segundos.
Visión clara de rocas formadas por agua corriente en un acantilado 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.
El primer hallazgo de un cráter realizado por la inteligencia artificial tuvo lugar explorando alrededor 112.000 imágenes.
Fuente: Sergio Parra
Xataka Ciencia
