Descubren cráteres recientes en Marte con ayuda de Inteligencia Artificial
El equipo de la cámara HiRISE ha captado la imagen de un cúmulo de cráteres
El logro podría ahorrar tiempo y aumentar el volumen de hallazgos
Los científicos planetarios y los investigadores del Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA han logrado un éxito sin precedentes: han descubierto cráteres recientes en Marte con la ayuda de Inteligencia Artificial. El equipo de la cámara HiRISE (High Resolution Imaging Science Experiment ) a bordo del orbitador marciano MRO ha tomado una imagen de un cúmulo de cráteres en el Planeta Rojo. El logro ofrece la esperanza de ahorrar tiempo y aumentar el volumen de hallazgos, según un comunicado del JPL.
Un algoritmo vio por primera vez los cráteres en imágenes tomadas con la cámara de contexto del orbitador. 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, solo de 4 metros de diámetro.
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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 1.000 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.
El clasificador de cráteres
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 112.000 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.