Una IA que escaneó imágenes de Marte encontró cráteres que no llegaron a ser detectados por los astrónomos

La NASA ha publicado las que son oficialmente las primeras imágenes de cráteres descubiertos en Marte por parte de una inteligencia artificial. Un tedioso trabajo de reconocimiento del que generalmente se encargan los astrónomos. Pero no en esta ocasión, tras entrenar a la IA, fue capaz de reconocer cráteres de apenas unos metros de diámetro.

En Xataka

13 vídeos para alucinar con el espacio en 4K y 8K: la Tierra desde su órbita, la superficie de Marte, el Sol de cerca y más

El Mars Reconnaissance Orbiter lleva desde 2005 dando vueltas a Marte y recopilando todo tipo de datos posibles. Entre estos datos se encuentran las imágenes satelitales que posteriormente se envían a la Tierra para poder ser analizadas y encontrar así por ejemplo lagos ocultos. Gracias a ello ahora tenemos un detallado mapa del planeta vecino, incluido su relieve con todo tipo de cráteres para poder entender mejor la evolución que ha tenido.

Según ha indicado la NASA, la inteligencia artificial que entrenaron pudo identificar una serie de cráteres en la superficie de Marte. Se encuentran concretamente en la región Noctis Fossae y se cree que aparecieron entre marzo de 2010 y mayo de 2012. La teoría es que algún meteorito que cayó en esa zona dejó esos cráteres tras el impacto. Abarcan una zona de unos 30 metros y el mayor de ellos apenas tiene 4 metros de diámetro.

Los cráteres encontrados por la IA. Pero no sólo los visibles, sino también ese punto negro en la esquina inferior izquierda.

El problema es que analizar estas imágenes es una tarea bastante ardua, pues exige que los astrónomos se pongan a analizar a ojo todas y cada una de las imágenes. A menudo pixeladas y tratando de encontrar cualquier detalle que puede ser de relevancia. Así que, ¿por qué no darle esa tarea a un ordenador? Es lo que decidieron hacer en la NASA.

Los primeros cráteres en Marte descubiertos por una IA

Según explican, entrenaron a una inteligencia artificial para que clasificara automáticamente los cráteres encontrados en imágenes. Para ello alimentaron a la inteligencia artificial con 6.830 fotografías ya analizadas para que entendiese qué es un cráter y qué no lo es. en otras palabras, para que supiese dónde y cómo encontrar similitudes. Este proceso es muy utilizado en el sector de la inteligencia artificial para entrenar a un ordenador.

Una vez la IA fue entrenada, se le cargó unas 112.000 imágenes que ha tomado el Mars Reconnaissance Orbiter de la superficie de Marte. Mientras que cada imagen le toma a un humano unos 40 minutos de análisis, la IA lo hizo en segundos.

Eso sí, hay que verificar uno a uno los resultados de la IA para descartar falsos positivos. Es decir, verificar que no se ha equivocado donde ha reconocido un cráter. Para esto la NASA fotografío las zonas indicadas por la IA con la cámara HiRISE. Esta cámara toma fotografías de alta resolución (no a 8K como espera hacer Japón) y permite detectar objetos de apenas unos metros sin pixelar, por lo que pudo comprobar que esos puntos pixelados que la IA decían que eran un cráter efectivamente lo eran.

Vía | NASA

-
La noticia Una IA que escaneó imágenes de Marte encontró cráteres que no llegaron a ser detectados por los astrónomos fue publicada originalmente en Xataka por Cristian Rus .