El 6 de junio asistimos en el Planetario de Madrid a la conferencia «El creciente papel de la inteligencia artificial en la exploración espacial y en la búsqueda de la vida más allá de la Tierra» a cargo del Dr. Steve Chien del Jet Propulsion Laboratory y Caltech.
Durante esta conferencia el Dr. Chien nos habló sobre el papel actual de la inteligencia artificial en algunas de las misiones de vigilancia de la Tierra por satélite mediante la clasificación de imágenes en función de determinados factores para detectar, por ejemplo, incendios forestales, fugas de agentes contaminantes o vertidos ilegales. Las avanzadas cámaras que portan los modernos satélites, mucho más sensibles que el ojo humano, permiten discriminar las imágenes en diferentes espectros y colores, lo que facilita a los programas de inteligencia artificial clasificar estas imágenes en función de unos determinados umbrales y dar la voz de alarma si estos se superan. Previamente estos programas necesitan una serie de ajustes y métodos de aprendizaje para ser capaces de resolver satisfactoriamente las sutiles diferencias entre una nube y una columna de humo, por ejemplo. La gran capacidad de computación de los ordenadores actuales permite hacer este proceso cada vez más rápidamente.
Otro de los métodos utilizados recientemente consiste en buscar «anomalías» en las imágenes. Chien puso como ejemplo una fotografía satelital de unos campos de cultivo atravesados por un río y con algunos almacenes o naves industriales en las cercanías. El software era capaz de interpretar las imágenes y detectar, por diferencia de albedo en este caso, los edificios. Esta técnica es muy interesante para la búsqueda de determinados minerales en lunas, asteroides o planetas. Tened en cuenta que tenemos miles de millones de fotografías obtenidas por las sondas espaciales durante los últimos años y cada vez ese número crece más. Es imposible que estas imágenes sean clasificadas por humanos de una manera rápida, sin embargo la inteligencia artificial es capaz de hacerlo en un tiempo asumible.
Otro ejemplo que puso el Dr. Chien fue el análisis de las imágenes satelitales de la erupción del volcán Eyjafjallajökull en abril de 2010 que, si recordáis, provocó un importante caos en el tráfico aéreo en europa por culpa de las cenizas volcánicas en la atmósfera que podían dañar los motores de los aviones. Con el análisis de las imágenes de la erupción con inteligencia artificial se podía monitorizar en tiempo real la altura e inclinación de la columna de cenizas del volcán y se podía predecir el alcance y efectos de una posible erupción en función de la dirección del viento.
PLANIFICACIÓN
La programación de este tipo de programas de inteligencia artificial requiere una programación previa muy concisa y para ello se ayudan de programas «planificadores» que permiten establecer una serie de rutinas pre-establecidas. Como ejemplo nos explicó el uso del software de inteligencia artificial para gestionar una cámara a bordo de una sonda espacial. El uso continuado de la cámara hace que se eleve la temperatura del sensor, produciendo ruido. Un humano tendría que esperar un tiempo determinado para que el sensor se enfriara entre toma y toma, pero el software de inteligencia artificial puede ser programado para hacer una gestión inteligente de la cámara, mantenerla a una temperatura controlada durante todo el tiempo y aprovechar así el máximo tiempo de uso con un ruido reducido.
En el caso de los rovers marcianos como Curiosity, la inteligencia artificial tiene un papel fundamental ya que las órdenes que se dan al rover desde la Tierra tardan varios minutos en llegar y las imágenes que envía el rover obviamente también tardan tiempo en llegarnos a nosotros. ¿Cómo planificar una sesión de perforación en una roca? ¿Cuanto tiempo requeriría si lo hiciera un humano? Mucho, sin duda. Pero gracias a la inteligencia artificial el rover es capaz de detectar rocas con unas determinadas características, dirigirse hacia ellas y estudiarlas con sus instrumentos, todo ello sin necesidad de intevención humana. Toda esta tecnología ya está operativa en Curiosity y se llevará a cabo mejorada en la misión Mars 2020 ya que contará con tecnología Machine Learning a bordo.
La I.A. también está siendo muy útil en campos como la detección de supernovas, cometas o NEOS e incluso está ayudando a los científicos a planificar los «timings» de comunicación de la red de espacio profundo (DSN) con las sondas espaciales.
I.A en el futuro de las misiones espaciales
En cuanto a las ideas que se han sugerido para aplicar la I.A. en las misiones futuras se encuentra la posibilidad de llevar enjambres de robots o sondas que trabajen de manera sincronizada en la búsqueda y exploración de cuevas en lunas y planetas del Sistema Solar. Estas sondas irían quedando inutilizadas probablemente en su exploración pero podrían compartir información y repartirse el trabajo de manera coordinada. En el futuro es posible que veamos misiones a Europa o Encélado que utilicen esta tecnología para explorar de manera autónoma los océanos subterráneos de la primera y los penachos del segundo. Estas tecnologías con I.A. y vehículos autónomos se están probando actualmente en la Tierra.
Por último el Dr. Chien habló de la posibilidad de explorar sistemas estelares con el uso de esta tecnología, ya que los viajes a otras estrellas requieren muchos años y están actualmente fuera del alcance de los humanos.
En definitiva fue una conferencia muy interesante y aunque fue más tecnológica que astronómica fue todo un lujo poder escuchar de primera mano de alguien del JPL cómo son las tecnologías que se utilizan actualmente en la exploración espacial. Como siempre, mucha gracias al Planetario de Madrid, al Ayuntamiento de Madrid y a Obra Social La Caixa por estas interesantes conferencias.