La NASA desarrolla una IA para acelerar el análisis de muestras marcianas en misiones futuras
Chris Murithi
2 min de lectura
El nuevo algoritmo de IA de NASA mejora el análisis de muestras marcianas
- La IA de NASA acelera el análisis de muestras para los rovers.
- El rover marciano perforará más profundamente, mejorando el descubrimiento de material orgánico.
- El aprendizaje automático optimiza el análisis de datos para misiones a Marte.
El Centro de Vuelo Espacial Goddard, una instalación de la NASA en Greenbelt (Maryland), ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que acelerará el proceso de análisis de muestras de Marte y optimizará el tiempo que los robots rovers pasan en el planeta rojo.
El nuevo algoritmo se probará primero con datos del instrumento MOMA (Analizador de Moléculas Orgánicas de Marte) a bordo del rover Rosalind Franklin de la misión ExoMars, cuyo lanzamiento está previsto para no antes de 2028. El robot pretende averiguar si ha habido vida en Marte alguna vez, y este algoritmo facilitará la identificación de los datos en los que centrarse durante esta investigación.
La NASA utiliza el aprendizaje automático para agilizar el análisis de muestras marcianas
Xiang «Shawn» Li, científico de espectrometría de masas en el Goddard de la NASA, explicó que el diseño del nuevo algoritmo le permite procesar rápidamente toda la información recopilada por un rover y seleccionar aquellos hallazgos que resulten llamativos o importantes para el estudio de los científicos. De este modo, los investigadores podrán hacer más en menos tiempo, optimizando el uso eficiente del tiempo del rover marciano.
El sistema funciona analizando la información recopilada por MOMA, que luego se devolverá a la Tierra para estudios adicionales. Sobre la base de estos resultados, los científicos pueden decidir qué pasos adicionales deben dar, como un examen más avanzado de una muestra en particular o la recolección de otras. Por ejemplo, si una muestra contiene compuestos orgánicos complejos grandes mezclados con minerales específicos, podrían ser necesarios análisis adicionales.
Una característica que distingue a Rosalind Franklin es su capacidad para perforar hasta 6,6 pies (2 m) bajo la superficie marciana, lo que es significativamente más profundo que los dispositivos anteriores que solo alcanzaban unos 2,8 pulgadas (7 cm). Esta mayor capacidad de perforación revelaría materiales orgánicos mejor preservados, protegidos de los rayos cósmicos y la radiación a nivel superficial, aumentando así las posibilidades de detectar orgánicos antiguos, así como signos de vida pasada.
Victoria Da Poian, científica de datos en el Goddard de la NASA y co-desarrolladora del algoritmo, destacó la importancia de hacer el análisis de datos más eficiente. Al enseñar a la máquina con ejemplos de qué sustancias podrían estar presentes en Marte, el software ahora puede anticipar la composición de las muestras analizadas, lo que permite a los científicos responder rápidamente y planificar mejor.
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Chris Murithi
Chris es escritor y analista técnico especializado en criptomonedas y tecnología. Es graduado en Matemáticas y Ciencias de la Computación de la Universidad de Nairobi. Ha trabajado como redactor de contenidos en On-Chain Media y Coin Edition, y actualmente trabaja en Cryptopolitan.
