Un algoritmo ayudará a la NASA a estudiar muestras de Marte
Los investigadores del Centro de Vuelos Espaciales Goddard de la NASA están investigando cómo el uso del aprendizaje automático puede ayudarlos a analizar datos de las misiones a Marte más rápidamente. Los descubrimientos ayudarán en el desarrollo del rover Rosalind Franklin, que será lanzado al planeta en los próximos años para buscar vida bajo tierra.
- Haz clic y sigue a Canaltech en WhatsApp
- 10 colaboraciones entre inteligencia artificial y exploración espacial
En inteligencia artificial, el aprendizaje automático (o aprendizaje automático, como lo llamamos en portugués) es una forma que tienen las computadoras de aprender a identificar patrones a partir de grandes cantidades de datos, tomando decisiones o llegando a conclusiones. El proceso es especialmente útil cuando los patrones no son lo suficientemente obvios para el ojo humano.
Shawn Li, científico del Laboratorio de Ambientes Planetarios del Centro, explica que el algoritmo en cuestión puede ayudar a filtrar datos rápidamente, además de señalar qué datos son más interesantes o importantes para un análisis en profundidad.
En este sentido, el gran debut del algoritmo se producirá cuando el rover llegue a Marte en busca de signos de vida que pueda haber existido allí. La idea es que el instrumento MOMA (un espectrómetro a bordo del Rosalind Franklin) analice muestras recolectadas en el Planeta Rojo y envíe los resultados a la Tierra.
Vea a continuación cómo funcionará MOMA:
En nuestro planeta, los datos serán enviados a un algoritmo que buscará posibles compuestos orgánicos en el material. Si tales compuestos existen, el algoritmo acelerará el proceso de identificación, permitiendo a los científicos más tiempo para descubrir cómo utilizar el tiempo del rover en Marte de la manera más eficiente posible.
«Por ejemplo, si medimos una muestra que muestra signos de compuestos orgánicos grandes y complejos mezclados con minerales específicos, es posible que queramos hacer más análisis de esa muestra o incluso recomendar que el rover recoja otra muestra con su broca», explicó Li. .
Para Li y sus colegas, el potencial del algoritmo no se limita sólo a Marte, y creen que el recurso puede incluso utilizarse en estudios de las lunas Titán, Encelado y Europa. En el futuro, esperan dotar aún más de autonomía científica al dispositivo para que sea capaz de analizar datos y tomar decisiones de forma autónoma.
Un instrumento con autonomía podría alcanzar muchos más objetivos de los que son posibles en las misiones actuales. «El sueño a largo plazo es una misión altamente autónoma», afirmó Victoria Da Poian, científica de datos de la NASA. «Por ahora, el algoritmo de aprendizaje automático del MOMA es una herramienta para ayudar a los científicos en la Tierra a estudiar más fácilmente estos datos cruciales».
Fuente: NASA
