Los científicos tomaron imágenes tomadas con una cámara en el Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) de la NASA como datos de entrada para su algoritmo .
Mars Reconnaissance Orbiter sobre el Polo Sur de Marte. Dibujo del artista. Fuente: space.com
La Cámara Contextual MRO (CTX) captura imágenes de baja resolución que pueden cubrir cientos de kilómetros a la vez. Esto le permite encontrar rastros de explosión alrededor del lugar del impacto y reducir el área de búsqueda en la superficie del planeta. Para capturar detalles más finos e identificar cráteres individuales, los científicos confían en la cámara MRO de alta resolución HiRISE . Permite ver en la superficie del planeta objetos a solo 30 cm de longitud desde la órbita, primero se analizan las imágenes de la cámara CTX, luego se apunta HiRISE a áreas interesantes. Sin embargo, se requiere un análisis de imágenes meticuloso para identificar pequeños objetos en la superficie de Marte y seleccionarlos para un estudio adicional. La NASA espera que la IA acelere este proceso.
Para un hallazgo más preciso de cráteres, los investigadores de la NASA "entrenaron" el algoritmo en 6830 imágenes tomadas con una cámara contextual. Este proceso incluyó imágenes de áreas donde los humanos habían identificado previamente colisiones con la superficie del planeta, así como áreas sin cráteres, para que el instrumento pudiera aprender a distinguir correctamente las características de la superficie de Marte.
Un grupo de pequeños cráteres marcianos identificados por inteligencia artificial. Foto: NASA
Después de entrenar el algoritmo, los científicos cargaron otras 112.000 imágenes de la superficie del Planeta Rojo, capturadas por una cámara de contexto. Gracias a estas imágenes, la inteligencia artificial pudo distinguir un grupo de cráteres llamados Noctis Fossae, lo cual fue confirmado por investigadores que utilizaron el instrumento HiRISE. Así, se identificaron 20 áreas adicionales de interés para estudiar, que los expertos investigarán con más detalle.
“La inteligencia artificial, por supuesto, no puede analizar imágenes con tanta habilidad como lo hacen los científicos. Pero herramientas como este nuevo algoritmo pueden ayudarlos a hacer precisamente eso. Esto allana el camino para una emocionante simbiosis de humanos e inteligencia artificial trabajando juntos para acelerar el descubrimiento científico ”, dijo Kiri Wagstaff , JPL NASA.
“Sería imposible procesar más de 112.000 imágenes en un tiempo razonable sin distribuir el trabajo entre muchas computadoras”, dice su colega Gary Doran .
La NASA espera utilizar una tecnología de clasificación similar en futuros orbitadores de Marte. Según el personal de la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio, esto proporcionará una imagen más completa de la frecuencia con la que caen los meteoros en Marte.