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NASA revela imágenes de los primeros cráteres de Marte detectados con ayuda de la IA


No cabe duda que la inteligencia artificial ha facilitado la ejecución de los procesos en diferentes ámbitos, incluso el espacial, donde actualmente la NASA ha logrado detectar la presencia de cráteres en la superficie de marte con ayuda de esta tecnología.

En este sentido, la inteligencia artificial pudo lograr la detección de los cráteres gracias al escaneo realizado a las fotografías correspondientes al Orbitador de Reconocimiento de Marte, lanzado en 2005, con el propósito de efectuar un análisis de la historia del agua en el planeta rojo.

Usualmente, los científicos rastrean estos cráteres por medio de un proceso de escaneo llevado a cabo con sus propios ojos sobre las imágenes captadas por la Cámara de Contexto del Orbitador de Reconocimiento de Marte de la NASA.

Estas imágenes representan un área de cientos de kilómetros a la vez tomadas a baja resolución. Cada una de ellas toma un tiempo de alrededor de 40 minutos para ser escaneadas por el investigador.

Es por ello que, con la intención de acelerar este proceso y propiciar un mayor número de hallazgos, los científicos e investigadores de la IA del Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL por sus siglas en ingles) de la NASA, en el sur de California, se dieron a la tarea de crear una herramienta a la que atribuyeron el nombre de Clasificador Automatizado de Cráteres de Impacto Fresco.

De manera inicial se utilizaron unas 6.830 imágenes de la Cámara de Contexto para entrenar al clasificador, el cual fue luego nutrido con 112.000 imágenes que representaban el depósito completo de esta fuente. Esto permitió reducir considerablemente el tiempo de análisis de la imagen de 40 minutos a 5 segundos, aunque este aún seguía requiriendo de la intervención humana para validar su trabajo.

crateres en imagenes de martes descubiertos por inteligencia artificial

En este aspecto, Kiri Wagstaff, científico informático del JPL, expresó lo siguiente:

«La IA no puede hacer el tipo de análisis experto que un científico puede […]Pero herramientas como este nuevo algoritmo pueden ser sus asistentes. Esto allana el camino para una emocionante simbiosis de investigadores humanos y de la IA trabajando juntos para acelerar el descubrimiento científico»

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Written by fvolk

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