Búsqueda de vida extraterrestre al cargo de robots: la NASA mejora la capacidad de toma de decisiones de sus sistemas

Búsqueda de vida extraterrestre al cargo de robots: la NASA mejora la capacidad de toma de decisiones de sus sistemas

La NASA ha dado el primer paso para permitir que sean los propios ordenadores los que dirijan la búsqueda de vida en otros planetas. Desde el Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA han anunciado los primeros resultados sobre sus nuevos sistemas inteligentes, los cuales se instalarán en sondas espaciales. Estos sistemas serán capaces de identificar firmas geoquímicas de vida a partir de muestras de roca.

Lo relevante aquí no es tanto la capacidad de identificación sino la propia autonomía que tendrán los ordenadores de a bordo de estas sondas. Victoria Da Poian, investigadora principal del centro, ha comentado que "este es un paso visionario en la exploración espacial", así que vamos a explicar las claves de por qué es tan relevante este salto en las capacidades para tomar decisiones con ordenadores.

Un gran salto en la optimización de los datos que llegan a la Tierra

Marte

Los investigadores de la NASA ponen en contexto la dificultad y alto coste económico que tiene enviar datos de vuelta a la Tierra desde otros planteas. Por ello, apoyarse en ordenadores que optimicen los datos que recibimos mediante Inteligencia Artificial supone un importante avance de cara a aumentar el valor científico de las misiones espaciales.

"Cuesta mucho tiempo y dinero enviar los datos de vuelta a la Tierra, lo que significa que los científicos no pueden ejecutar tantos experimentos o analizar tantas muestras como deseen. Mediante el uso de la IA para hacer un análisis inicial de los datos después de que se recopilen, pero antes de que se envíen de vuelta a la Tierra, la NASA puede optimizar lo que recibimos, lo que aumenta considerablemente el valor científico de las misiones espaciales". Eric Lyness, líder de software del Laboratorio de Entornos Planetarios del Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA (GSFC)

Se han entrenado a sistemas de IA para analizar cientos de muestras de roca y distintos espectros experimentales del MOMA (Mars Organic Molecule Analyzer), la herramienta que usará la NASA para buscar vida pasada o presente en la superficie de Marte y subsuelo, mediante el análisis de dichas rocas. Esta herramienta irá dentro del ExoMars Rosalind Franklin Rover, para que nos entendamos, los robots tipo "Wall-E" que se usan en las misiones espaciales. El punto clave de su sistema es que decidirá por sí mismo qué información manda de vuelta a la Tierra, con el fin de optimizar el volumen y la cantidad de datos que reciben los científicos.

Marte

Da Poian hace hincapié en que el ancho de banda es limitado, por lo que deben asegurarse de enviar el volumen justo de datos, pero sin desechar información importante. El objetivo es que los sistemas de los ordenadores de abordo ayuden a los científicos con el análisis de las muestras y que tengan autonomía para transmitir lo necesario.

La NASA afirma que el algoritmo de red neuronal de sus sistemas pueden clasificar datos con hasta un 94% de precisión, lo que permitirá la optimización de la información que se envía de vuelta a la tierra

En las primeras pruebas que se han realizado, el algoritmo de red neuronal, según la NASA, puede clasificar datos con un 94% de precisión, un sistema que aún tiene que perfeccionarse ya que está previsto que se incorpore en misiones a Marte (retrasadas con motivo del COVID-19) a partir de 2023.

En resumidas cuentas, se trata de un acontecimiento relevante ya que estos sistemas optimizarán y mucho el envío de datos a la Tierra mostrando cómo, a través de IA, se puede llevar la toma de decisiones a un alto nivel, máxime en una misión tan relevante como la de buscar vida inteligente en otros planetas.

Vía | Phys.org

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La noticia Búsqueda de vida extraterrestre al cargo de robots: la NASA mejora la capacidad de toma de decisiones de sus sistemas fue publicada originalmente en Xataka por Ricardo Aguilar .




Fuente: Xataka
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