Inteligencia Artificial ayuda a científicos a descubrir nuevos cráteres en Marte.

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 fueron relativamente pequeños: solo 4 metros de diámetro. Cuanto más pequeños, más difíciles son de detectar utilizando orbitadores. Pero en este caso, y por primera vez, los científicos los detectaron con un poco de ayuda adicional: inteligencia artificial (IA).

Es un hito para los científicos planetarios y los investigadores de inteligencia artificial del Laboratorio de Propulsión a Chorro (Jet Propulsion Lab , JPL) de la NASA en el sur de California, que trabajaron juntos para desarrollar la herramienta de aprendizaje automático que ayudó a realizar el descubrimiento. El logro ofrece la esperanza de ahorrar tiempo y aumentar el volumen de hallazgos.

Por lo general, los científicos pasan horas cada día estudiando imágenes capturadas por el Mars Reconnaissance Orbiter  (Orbitador de Reconocimiento de Marte, MRO) de la NASA, buscando fenómenos constantes en la superficie como remolinos de polvo, avalanchas y dunas cambiantes. En los 14 años del orbitador en Marte, los científicos se han basado en los datos del MRO para encontrar más de 1,000 nuevos cráteres. Por lo general, se detectan primero con la cámara 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 High-Resolution Imaging Science Experiment, (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 vehículo Curiosity Mars.

El proceso requiere paciencia, requiriendo aproximadamente 40 minutos para que un investigador escanee cuidadosamente una sola imagen de la cámara. Para ahorrar tiempo, los investigadores del JPL crearon una herramienta, denominada clasificador automatizado de cráteres de impacto reciente, como parte de un esfuerzo más amplio de JPL llamado COSMIC (Capturing Onboard Summarization to Monitor Image Change, Capturas de resúmenes a bordo para monitorear cambios de imagen) la cual desarrolla tecnologías para las generaciones futuras de orbitadores de Marte.

Aprendiendo el paisaje

Para entrenar al clasificador de cráteres, los investigadores lo alimentaron con 6,830 imágenes, incluidas las de ubicaciones con impactos previamente descubiertos que ya habían sido confirmados a través del 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 clúster 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.

Pero a pesar de toda esa potencia informática, el clasificador todavía requiere que un humano verifique su trabajo.

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 un grupo de cráteres. El equipo ya ha presentado más de 20 candidatos adicionales para que HiRISE los revise.

Si bien este clasificador de cráteres se ejecuta en computadoras conectadas a la Tierra, el objetivo final es desarrollar clasificadores similares diseñados para su uso a bordo por futuros orbitadores de Marte. En este momento, los datos que se envían de regreso a la Tierra requieren que los científicos examinen para encontrar imágenes interesantes, como tratar de encontrar una aguja en un pajar.

Ingrid Daubar, científica con nombramientos en el JPL y la Universidad Brown que también participó en el trabajo, tiene la esperanza de que la nueva herramienta pueda ofrecer una imagen más completa de la frecuencia con la que los meteoros golpean Marte y también revelar pequeños impactos en áreas donde no se han descubierto antes. Cuantos más cráteres se encuentran, más científicos tienen conocimientos sobre el tamaño, la forma y la frecuencia de los impactos de meteoritos en Marte.

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Con información de NASA.