La NASA développe une IA pour accélérer l'analyse des échantillons martiens en vue des missions à venir
Chris Murithi
2 min de lecture
Le nouvel algorithme d'IA de la NASA améliore l'analyse des échantillons martiens
- L'IA de la NASA accélère l'analyse des échantillons martiens pour les rovers.
- Le rover martien creusera plus profondément, favorisant la découverte de matière organique.
- L'apprentissage automatique optimise l'analyse des données pour les missions martiennes.
Le Goddard Space Flight Center, un établissement de la NASA situé à Greenbelt dans le Maryland, a mis au point un algorithme d'intelligence artificielle (IA) qui accélérera le processus d'analyse des échantillons martiens et optimisera le temps passé par les rovers robotiques sur Mars.
Le nouvel algorithme sera d'abord testé avec des données provenant de l'instrument MOMA (Analyseur de molécules organiques martiennes) à bord du rover Rosalind Franklin de la mission ExoMars, prévue pour un lancement au plus tôt en 2028. Le robot vise à déterminer s'il y a déjà eu de la vie sur Mars ; cet algorithme facilitera l'identification des données sur lesquelles se concentrer lors de cette enquête.
La NASA utilise l'apprentissage automatique pour fluidifier l'analyse des échantillons martiens
Xiang « Shawn » Li, scientifique en spectrométrie de masse au Goddard de la NASA, a expliqué que la conception du nouvel algorithme lui permet de parcourir rapidement toutes les informations recueillies par un rover et d'extraire les découvertes marquantes ou importantes pour les études scientifiques. Ainsi, les chercheurs pourront accomplir davantage en moins de temps, optimisant ainsi l'utilisation efficace du rover martien en termes de temps.
Le système fonctionne en analysant les informations collectées par MOMA, qui seront ensuite renvoyées sur Terre pour des études approfondies. Sur la base de ces résultats, les scientifiques pourront décider des étapes suivantes à entreprendre, comme un examen plus poussé d'un échantillon particulier ou d'un ensemble d'échantillons. Par exemple, si un échantillon contient de grands composés organiques complexes mélangés à des minéraux spécifiques, des analyses supplémentaires pourraient être nécessaires.
Une caractéristique distinctive de Rosalind Franklin est sa capacité à forer jusqu'à 6,6 pieds (2 mètres) sous la surface martienne, ce qui est nettement plus profond que les dispositifs précédents, limités à environ 2,8 pouces (7 cm). Cette capacité de forage accrue révélera des matériaux organiques mieux préservés, protégés des rayons cosmiques et du rayonnement au niveau de la surface, augmentant ainsi les chances de détecter des organiques anciens ainsi que des signes de vie passée.
Victoria Da Poian, data scientist chez NASA Goddard et co-développeuse de l'algorithme, a souligné l'importance de rendre l'analyse des données plus efficace. En apprenant à la machine grâce à des exemples de substances susceptibles d'être présentes sur Mars, le logiciel peut désormais anticiper la composition des échantillons testés, permettant ainsi aux scientifiques de réagir rapidement et de mieux planifier leurs actions.
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Chris Murithi
Chris est rédacteur et analyste technique spécialisé dans la crypto-monnaie et la technologie. Il détient un diplôme en mathématiques et en informatique de l'Université de Nairobi. Il a travaillé en tant que rédacteur de contenu chez On-Chain Media et Coin Edition, et travaille actuellement chez Cryptopolitan.
