«Inteligencia Artificial descubre cráteres en Marte» puede parecer la sinopsis de una novela de ciencia-ficción. Pero se trata de una noticia real. Por primera vez en la historia, ha sido una IA desarrollada por la NASA la que ha escaneado imágenes provenientes de la nave multifunción Mars Reconnaissance Orbiter, que orbita el Planeta Rojo, y ha detectado posibles cráteres en su superficie. Si hoy mismo comentábamos que la IA nos sirve en el microcosmos para combatir a las superbacterias, parece que también es útil a decenas de millones de kilómetros de nuestro planeta. Eso sí, han sido los científicos los que han confirmado la información recabada por la máquina: la validación humana es necesaria… aún.
El proceso fue el siguiente: la cámara de contexto de la nave tomó imágenes de baja resolución (cada una de ellas abarca más de 100 kilómetros cuadrados de superficie marciana). La IA examinó esas imágenes y alertó a los científicos del tipo de datos que suelen generar los impactos alrededor de los cráteres. Entonces los investigadores recurrieron a otra cámara de la nave: la HiRISE (acrónimo en inglés de Experimento Científico de Alta Resolución). Observando sus imágenes, capaces de mostrar la superficie de Marte con un nivel de detalle asombroso, los científicos no tuvieron problema en confirmar que, efectivamente, se trataba de cráteres.
El primer reconocimiento de la IA ahorro muchísimo tiempo, pues el sistema es capaz de escanear en 5 segundos imágenes que a un científico le llevarían 40 minutos observar.
I.A. creada por la propia NASA
La I.A. en cuestión tiene un nombre precioso: Clasificador Automatizado de Cráteres de Impacto Frescos. Esta ha sido la primera vez que esta inteligencia, diseñada por el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA en California, ha cumplido la función para la que fue creada: alertar a los científicos de la presencia de posibles cráteres en la superficie marciana.
Para realizar esta proeza, el Clasificador tuvo que “aprender” a buscar. Los investigadores cargaron en su memoria 6830 imágenes de la cámara de contexto. Algunas de ellas mostraban las señales de cráteres que posteriormente se habían confirmado como tales con imágenes de HiRISE, y otras eran de zonas sin marcas, de manera que la I.A. aprendió a diferenciarlas.
Después, el Clasificador analizó las más 112.000 imágenes que componen la base de datos de la cámara de contexto en un clúster con docenas de súper ordenadores. Un proceso que realizó 500 veces más rápido de lo que lo habría hecho un humano. El toque final, eso sí, lo da la persona: un científico tiene que analizar las imágenes que el clasificador selecciona y recurrir a las de la HiRISE para confirmar el descubrimiento. En resumen, el resultado final es que la IA es una excepcional herramienta para ayudar a los humanos a descubrir cráteres más rápido y con más precisión. Y, de momento al menos, cumple las Tres Leyes de la Robótica.
Explorar Marte está al alcance de todos
El trabajo posterior de los científicos determinó que los impactos que provocaron estos nuevos cráteres se produjeron entre marzo de 2010 y mayo de 2012 en la región de Marte conocida como Noctis Fossae, cuando un meteoro atravesó la tenue atmósfera marciana y se fragmento en varias rocas que produjeron diferentes impactos.
Hasta ese nivel de detalle llega el conocimiento que actualmente tenemos de la superficie marciana gracias a exploradores como la Mars Reconnaissance Orbiter, que lleva desde 2006 orbitando alrededor del cuarto planeta rocoso de nuestro Sistema Solar.
La NASA, que se suele caracterizar por la creación de herramientas abiertas para que el gran público explore sus hallazgos, ofrece una visualización interactiva del recorrido de su nave alrededor de la órbita marciana en tiempo real. Además, desde la página oficial de la cámara HiRISE, cualquier usuario que se dé de alta puede sugerir qué zona de Marte debe ser fotografiada y acceder a las fotos ya realizadas por la cámara. Y si ya nos venimos arriba (aunque en el espacio no hay arriba o abajo), siempre podemos recurrir a Google Mars, tanto en la versión web como en la aplicación Google Earth, para darnos una vuelta por la orografía del Planeta Rojo.
