La NASA (National Aeronautics an Space Administration/Administración de Aeronáutica y el Espacio) tiene un nuevo tripulante que será todo un desafío en los próximos años y que seguramente impulsará a conocer al universo más allá del límite de lo alcanzado. Este pasajero será incorporado en los proyectos tecnológicos con la intención de mejorar las misiones espaciales y que no es otro que la inteligencia artificial. Aquí te decimos que traerá la IA en esta fase prevista de la NASA.
La NASA constantemente se encuentra en la búsqueda de algo que nos conecte al universo. Y efectivamente, saber más de este vasto mundo más allá de las estrellas. Hablamos de buscar vida extraterrestre, descubrimientos de otros planetas, conocer más de esa lámpara natural que nos mantiene con vida, el Sol, además de apoyar al equipo de astronautas, misiones y exploraciones espaciales.
La inteligencia artificial un acompañante más en el espacio
Llegó lo que en muchas películas ya hemos visto. Y la NASA ya se encuentra desarrollando una inteligencia artificial con la que los astronautas podrán comunicarse. Se trata de una IA parecida a la GPT-4 que mantendrá conversaciones en las misiones espaciales y que además les informará a los tripulantes sobre todo lo que observa y capta del entorno.
Existen planes específicos para la inteligencia artificial espacial que funcionará como un “auxiliar de vuelo”. Antes, durante y de regreso a la Tierra. Además la idea es que se mantenga justamente en el espacio. El objetivo es lograr que la IA Auxiliar incorporada a las naves espaciales interactúe con los astronautas para brindarles información sobre fallas, alertas de seguridad o descubrimientos que pueda detectar dentro del sistema solar y fuera de él.
¿Cómo actuaría la inteligencia artificial de la NASA?
De acuerdo con la información suministrada por la Dra. Larissa Suzuki (investigadora de la NASA), explica que no solo quieren una “IA aislada dentro de un superordenador”, sino que será una red interplanetaria. Una inteligencia artificial no solo con un aprendizaje profundo sino también con una mente interior.
Esta IA podrá de una forma colaborativa actualizarse y aprender (algo que ha llamado aprendizaje distribuido) directo del espacio y que también tendrá una fisionomía que estará conectada a cada nave.
Cumpliendo cada solicitud
La inteligencia artificial de la agencia aeroespacial, explica la Dra. Suzuki, es para que los tripulantes solo tengan que dar la orden siempre que la IA cuente con los equipos necesarios para llevarlas a cabo.
De igual forma explicó la investigadora que el plan es que la inteligencia artificial pueda operar desde el espacio. También indicó que será instalada en la Plataforma Orbital Lunar Gateway (LOP-G o Lunar Orbital Platform), quien relevará a la actual Estación Espacial Intercontinental.
El fin de la IA de la NASA es ayudar a los astronautas durante el proceso de asentamiento humano en nuestro satélite natural, un proyecto que se encuentra programado para los últimos años de esta década (2020).
Además de esto la Dra. Suzuki dejó muy en claro que la IA espacial tendrá un lenguaje propio y sin utilizar la tecnología de otras inteligencias artificiales ya existentes en el mercado.
Buscando vida extraterrestre
Aún con tantos avances tecnológicos el ser humano se pregunta ¿Somos acaso los únicos en este enorme universo? La respuesta a esta pregunta no ha sido fácil de conseguir, por lo que la NASA usará a la IA junto a satélites de alta gama para la búsqueda de vida extraterrestre.
Esta es una de las mayores metas del ser humano, hallar vida en otros planetas. En recientes hallazgos, la NASA informó que a través del telescopio espacial James Webb se pudo conseguir carbono en una de las lunas del planeta Júpiter. Y es que bajo la superficie congelada de Europa hay presencia de este componente que es indispensable en la vida de la Tierra. Al confirmar que se encontró carbono, existe la posibilidad que en dicho satélite (además de contar con un océano) puede haber vida.
Entrenando un algoritmo
La NASA desea perfeccionar el aprendizaje automático de su algoritmo denominado SPOC (Soil Property and Object Classification). ¿Y cómo quieren hacerlo? Evidentemente, las inteligencias artificiales requieren de entrenamiento por parte de los humanos. Por lo que la NASA le está solicitando al público en general que participen en el etiquetado de características particulares de imágenes captadas por el “rover Perseverance Mars de la NASA”.
Cabe mencionar, que en un proyecto anterior el público puedo etiquetar cerca de casi quinientas mil imágenes, usando una herramienta que pudo señalar si eran rocas o arena. Y de este resultado final SPOC alcanzó a identificar estas particularidades casi un 100 % de las veces.
Este aprendizaje automático aún sigue en desarrollo. El objetivo final es que en algún momento sea enviado al planeta rojo en una nave espacial que pueda conducirla, logrando ser más autónomo sobre otras tecnologías anteriores como el AutoNave de Perserverance. La idea es mejorar más al SPOC para que aplique e identifique las características del entorno marciano.
Este proyecto de etiquetación se llama AI4Mars, y a través de esta herramienta los usuarios pueden describir de manera detallada lo que observan: arena, rocas, islas, vetas, nódulos y el paisaje que le muestra el “rover Perseverance Mars de la NASA”.
Es así como se va entrenando a SPOC con el fin de perfeccionar el aprendizaje de la IA. Esto ofrece la opción de que el algoritmo ayude a identificar los datos que pueden ser enviados desde Marte a la Tierra.
Y es que en la actualidad rover Perseverance cuenta con más de diecinueve cámaras que cada día envían cantidades de imágenes que los especialistas de la NASA analizan en busca de tipologías y peculiaridades geológicas precisas.
El proceso
Este proceso de captación de imágenes desde Marte a la Tierra y la verificación de ingenieros e investigadores no deben pasar de algunas horas. Es decir, el equipo tiene poco tiempo para llevar a cabo instrucciones basadas en lo que se observa en las imágenes.
Es imposible que un equipo pueda observar todas las imágenes recibidas, en cierto tiempo, todos los días. Hay que recordar que son una cantidad fotográfica relevante. Lo que explica el por qué requieren de apoyo del público en general.
Sin embargo, esta es una etapa crítica del entrenamiento del SPOC porque se hace necesario que los científicos validen y garanticen con precisión el etiquetado de lo que observa el público. De igual manera se debe tener en claro que lo que desea la NASA es mejorar al algoritmo, pero no reemplazar los análisis complejos que hacen los investigadores humanos.
La idea de la agencia es obtener un repositorio de imágenes de la superficie marciana donde cada una de ellas tenga una variedad de características etiquetadas. Además, la IA luego de su entrenamiento, es que solo pueda enviar aquellas imágenes de interés para los científicos y definitivamente es lo que se prevé en el futuro.
Una mirada al Sol
Desde el 2021 los científicos de la NASA se encuentran calibrando imágenes del Sol utilizando a la IA. No es fácil mirar al Sol; su intensa luz, partículas solares e interminable corriente terminan por degradar a los telescopios, sensores y lentes. Por lo que la información recabada que pueden ser enviadas por estos sofisticados equipos debe ser precisa. Y para ello, los especialistas deben recalibrar cada cierto tiempo los instrumentos.
El Objetivo | Una calibración virtual
Durante más de una década a través del Solar Dynaics Observatory (SDO) lanzado al espacio en el 2010 ha dado información del comportamiento solar, fenómenos que pueden cambiar el clima espacial y el terrestre, alterar la tecnología y afectar a los astronautas.
El SDO cuenta con un instrumento denominado Atmospheric Imagery Assembly (AIA), que es capaz de tomar imágenes cada doce segundos con diez longitudes de onda de luz ultravioleta. Son cantidades de imágenes que suministra, pero de igual forma como todos los equipos que observan al Sol, la AIA se degrada, por lo que los datos deben calibrarse con frecuencia.
Con esto en mente, los investigadores buscaron alternativas para calibrar el instrumento. Con la finalidad que este y otros equipos puedan ser calibrados constantemente. Y es allí que encaja a la perfección el aprendizaje automático. El proceso; entrenar al algoritmo para que reconozca las estructuras solares, pero ¿con qué las compararía? Con la información ya recabada por la AIA.
Para hacerlo, se le ofrece datos al algoritmo como imágenes de vuelos de cohetes y se le suministra la calibración correcta que necesitan, luego de este tipo de ejemplos, se le proporciona otras imágenes similares para que identifique la calibración que les correspondan.
A través de todos estos datos, ya el programa identifica cuánta calibración requiere la imagen. De igual manera como el instrumento (AIA) mira el Sol mediante diferentes tipos de ondas de luz, los científicos pueden utilizar el algoritmo para efectuar comparativas de diferentes longitudes de ondas.
Aquí lo importante es enseñar al sistema por ejemplo, a cómo son las llamaradas solares y sus longitudes de onda para que la AIA las reconozca. Ya una vez que eso suceda, sin ningún tipo de degradación, entonces determinará cuánta degradación afecta a la imagen y cuánta es la calibración que requiere.
Con este proceso, los especialistas pueden prepararse para una calibración constante de las imágenes aportadas por la AIA, mejorando la precisión de datos para las investigaciones.
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