A NASA desenvolve IA para acelerar a análise de amostras de Marte para missões futuras
Chris Murithi
2 min de leitura
O novo algoritmo de IA da NASA aprimora a análise de amostras marcianas
- A IA da NASA acelera a análise de amostras marcianas para os rovers.
- Rover de Marte perfurará mais profundamente, ampliando a descoberta de materiais orgânicos.
- O aprendizado de máquina otimiza a análise de dados para missões a Marte.
O Centro de Voo Espacial Goddard, uma instalação da NASA em Greenbelt, Maryland, desenvolveu um algoritmo de inteligência artificial (IA) que acelerará o processo de análise de amostras de Marte e otimizará o tempo que os robôs rovers passam em Marte.
O novo algoritmo será testado primeiro usando dados do instrumento MOMA (Mars Organic Molecule Analyzer) a bordo do rover Rosalind Franklin da missão ExoMars, planejado para lançamento não antes de 2028. O robô pretende descobrir se já houve vida em Marte e este algoritmo facilitará a identificação dos dados nos quais focar durante essa investigação.
A NASA usa aprendizado de máquina para suavizar a análise de amostras de Marte
Xiang "Shawn" Li, cientista de espectrometria de massas no Goddard da NASA, explicou que o design do novo algoritmo o torna capaz de percorrer rapidamente todas as informações coletadas por um rover e selecionar quaisquer descobertas que sejam impressionantes ou importantes para o estudo dos cientistas. Dessa forma, os pesquisadores poderão fazer mais em um período mais curto no que diz respeito ao uso eficiente do Rover de Marte em termos de tempo.
O sistema funciona analisando as informações coletadas pelo MOMA, que serão então retornadas à Terra para estudos adicionais. Com base nesses resultados, os cientistas podem decidir quais próximos passos devem tomar, como um exame mais avançado de uma amostra específica ou a coleta de outras. Por exemplo, se uma amostra contiver compostos orgânicos complexos grandes misturados com minerais específicos, análises adicionais podem ser necessárias.
Um recurso que distingue o Rosalind Franklin é sua capacidade de perfurar até 6,6 pés (2 m) abaixo da superfície marciana, o que é significativamente mais profundo do que dispositivos anteriores que alcançavam apenas cerca de 2,8 polegadas (7 cm). Essa maior capacidade de perfuração revelaria materiais orgânicos melhor preservados, protegidos dos raios cósmicos e da radiação no nível da superfície, aumentando assim as chances de detectar orgânicos antigos, bem como sinais de vida passada.
Victoria Da Poian, cientista de dados no Goddard da NASA que co-desenvolveu o algoritmo, enfatizou a importância de tornar a análise de dados mais eficiente. Ao ensinar a máquina com exemplos do que poderia estar presente em Marte, o software agora pode antecipar a composição das amostras testadas, permitindo que os cientistas respondam rapidamente e planejem melhor com antecedência.
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Chris Murithi
Chris é escritor e analista técnico especializado em Criptomoedas e Tecnologia. Possui graduação em Matemática e Ciência da Computação pela Universidade de Nairobi. Trabalhou como redator de conteúdo na On-Chain Media e Coin Edition e atualmente atua na Cryptopolitan.
