Redacción

Muchas personas, sin necesidad de preparación científica, pueden reconocer la presencia de un pedrusco en la foto de un terreno tomada desde cerca del suelo. Esto, que tan fácil puede resultarle al ciudadano común, resulta difícil para un ordenador. Los robots que exploran la superficie de Marte deben usar una cantidad valiosa de sus recursos computacionales para reconocer la presencia de obstáculos o rasgos llamativos en su camino. Este esfuerzo se podría reducir considerablemente mediante un sistema de inteligencia artificial. La NASA ha desarrollado uno, pero su adiestramiento necesita una cantidad enorme de ejemplos. La labor se podría agilizar con la ayuda de una gran cantidad de colaboradores humanos, que no necesitan tener conocimientos técnicos ni de geología.

Los ciudadanos pueden ahora ayudar a enseñar a un algoritmo de inteligencia artificial a reconocer ciertos rasgos en las fotos de terrenos marcianos tomadas por el Perseverance de la NASA, un robot que circula sobre suelo marciano desde febrero de 2021.

Las personas interesadas encontrarán información sobre cómo hacerlo en este enlace.

La inteligencia artificial tiene un enorme potencial para cambiar la forma en que las naves espaciales de la NASA estudian el universo. Pero dado que todos los algoritmos de aprendizaje automático requieren un entrenamiento por parte de humanos, los responsables de un proyecto para mejorar el algoritmo de inteligencia artificial de la NASA solicitan a los miembros del público que etiqueten rasgos llamativos en las imágenes tomadas por el Perseverance en Marte. En principio, es más fácil que una estructura llamativa en un terreno sea de mayor interés científico que una estructura que es del mismo tipo que las que tiene a su alrededor.

El proyecto, denominado AI4Mars, es la continuación de otro lanzado el año pasado que se basaba en las imágenes captadas por el rover robótico Curiosity de la NASA. Los participantes en la primera fase de ese proyecto etiquetaron casi medio millón de imágenes, utilizando una herramienta para delinear características como zonas muy arenosas y rocas, que los responsables de las misiones de rovers robóticos tienen muy en cuenta al planificar las rutas que se les pide seguir a esos robots en el Planeta Rojo. Una roca puede obstaculizar el paso de un robot con ruedas, mientras que una zona demasiado arenosa puede hacer que se quede atascado allí.

El resultado final de ese esfuerzo de ciencia ciudadana fue un algoritmo, llamado SPOC (Soil Property and Object Classification), que puede identificar correctamente los rasgos de interés casi el 98% de las veces.

Por ciencia ciudadana se entiende toda aquella investigación científica realizada con la ayuda de voluntarios sin preparación técnica pero muy motivados por su amor a la ciencia y con la baza de la inmensa fuerza laboral que representa un colectivo de cientos o miles de personas

El SPOC sigue en desarrollo y los investigadores esperan que algún día pueda enviarse a Marte a bordo de futuros rovers robóticos que puedan realizar una conducción aún más autónoma que la que permite la tecnología AutoNav del Perseverance.

Las fotos tomadas por el Perseverance mejorarán aún más al SPOC al ampliar los tipos de etiquetas de identificación que pueden aplicarse a los rasgos de la superficie marciana. AI4Mars permite elegir una descripción de entre las disponibles, y ahora proporciona etiquetas para identificar detalles más refinados.

“No es posible que un solo científico pueda examinar con detenimiento todas las imágenes descargadas en tan poco tiempo, todos los días”, subraya Vivian Sun, una científica de la NASA que ayuda a coordinar las operaciones diarias del Perseverance y es consultora del proyecto AI4Mars.