Un grupo de científicos planetarios y científicos de inteligencia artificial Laboratorio de motores a reacción de la NASA El sur de California se aprovechó inteligencia artificial para identificar cráteres nuevo Marte.
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El equipo de cámaras HiRISE del MRO Martian Orbiter de la NASA ha descubierto el primer cráter reciente en Marte utilizando inteligencia artificial.
La cámara tomó esta fotografía del cúmulo de cráteres en Marte. El algoritmo vio por primera vez los cráteres en imágenes tomadas con una cámara de contexto orbital. Los investigadores siguieron esta imagen de HiRISE para confirmar los cráteres.
En algún momento entre marzo de 2010 y mayo de 2012, un meteoro atravesó el cielo de Marte y se hizo añicos, chocando con la superficie del planeta. Los cráteres resultantes, ahora identificados, eran relativamente pequeños, de solo 4 metros de diámetro.
Nuevos cráteres en Marte gracias a la inteligencia artificial (Imagen: NASA / JPL-CALTECH / UNIVERSIDAD DE ARIZONA)
¿Cuál es el significado de este logro?
Es un hito para los científicos planetarios y los científicos de inteligencia artificial del Laboratorio de Propulsión JET (JPL) de la NASA que trabajaron juntos para desarrollar una herramienta de aprendizaje automático que ayudó al descubrimiento.
De manera significativa, este logro ofrece la esperanza de ahorrar tiempo y aumentar el número de descubrimientos, según el comunicado del JPL.
Los científicos suelen pasar horas al día en la imagen de la NASA llamada Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) buscando fenómenos superficiales cambiantes como remolinos de polvo, avalanchas y cambios de dunas. En órbita durante 14 años 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 una cámara de contexto de una nave espacial que toma imágenes de baja resolución a cientos de millas a la vez.
En estas imágenes solo se resaltan las marcas de explosión alrededor del impacto, no en los cráteres individuales, por lo que el siguiente paso es observar más de cerca el experimento científico de imágenes de alta resolución o HiRISE. El instrumento es tan poderoso que puede ver los detalles tan bien como las huellas dejadas por el controlador Curiosity.
El proceso requiere paciencia y el investigador tarda unos 40 minutos en escanear cuidadosamente una sola imagen de la cámara de contexto.
Para ahorrar tiempo, los investigadores de JPL crearon una herramienta llamada Clasificador Automatizado de Cráteres de Impacto Fresco como parte del trabajo más amplio de JPL COSMIC (Capturando el resumen a bordo para monitorear el cambio de imagen), que desarrolla técnicas para las generaciones futuras de órbitas. De Marte.
Para entrenar la clasificación de cráteres, los investigadores le proporcionaron 6,830 imágenes de cámara contextuales, incluidos los sitios de colisión encontrados anteriormente que ya habían sido confirmados a través de HiRISE. La herramienta también se introdujo en las imágenes sin nuevos efectos para mostrarle al clasificador lo que no debe buscar.
Después de la capacitación, el clasificador fue presentado a las aproximadamente 112,000 imágenes en todo el almacén de cámaras de contexto. En el grupo de supercomputadoras de JPL, que consta de docenas de potentes computadoras que pueden trabajar juntas, un proceso que lleva a un ser humano 40 minutos lleva una herramienta de inteligencia artificial a un promedio de solo cinco segundos.
El 26 de agosto de 2020, HiRISE confirmó que la mancha oscura observada por el clasificador en el área de Noctis Fossae era de hecho un grupo de cráteres. El grupo ya ha enviado más de 20 nuevos candidatos a HiRISE para su revisión.
Información del usuario Europa Press
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