NASA e IBM presentan IA que detecta hielo y cráteres en la Luna
NASA e IBM desarrollaron una IA que analiza la Luna para detectar hielo, cráteres y formaciones volcánicas y facilitar futuras misiones espaciales.
La NASA presentó, junto con IBM, un nuevo modelo de inteligencia artificial que permite analizar la superficie de la Luna y detectar características como hielo y cráteres.
La herramienta fue desarrollada para ayudar a los científicos a estudiar grandes cantidades de información obtenida durante décadas de exploración lunar.
El sistema se llama Modelo de la Fundación Lunar NASA-IBM y está disponible como código abierto. Esto significa que otros investigadores también pueden utilizarlo para analizar datos del satélite y desarrollar nuevos estudios.
¿Pero qué hace esta IA? En términos simples, reúne información obtenida por distintos instrumentos y la analiza en conjunto. Así puede encontrar patrones que serían difíciles de identificar al revisar cada imagen o mapa por separado.
La NASA acumuló durante décadas una enorme cantidad de datos sobre la Luna. Esos registros incluyen imágenes de su superficie, información sobre el terreno y mediciones obtenidas por diferentes misiones.
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Hasta ahora, buena parte de ese material debía ser revisado con herramientas específicas o mediante procesos que podían llevar mucho tiempo.
Con la nueva IA, la NASA y los investigadores pueden procesar esos datos de una manera más rápida y encontrar zonas que requieren un análisis más detallado.
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Uno de los principales objetivos es localizar hielo en la Luna. La herramienta presta especial atención a las regiones que permanecen en sombra de manera permanente. Son áreas difíciles de observar y que podrían contener depósitos bajo la superficie.
Encontrar hielo es importante para los futuros planes de exploración. El agua puede utilizarse como recurso para las misiones y también puede aportar elementos necesarios para producir combustible y otros suministros.
NASA utiliza la IA para estudiar zonas de aterrizaje
La IA también sirve para identificar cráteres, que son depresiones formadas principalmente por impactos de asteroides y meteoritos.
Estos cráteres permiten conocer mejor la historia de la superficie lunar y ayudan a estudiar cómo evolucionó el satélite.
Además, la NASA puede utilizar esta información para analizar posibles zonas de aterrizaje. Conocer el terreno permite detectar pendientes, rocas y otras características que deben tenerse en cuenta antes de enviar una misión.
El modelo también permite estudiar formaciones volcánicas de la Luna. De esta manera, los científicos pueden investigar cómo cambió su superficie a lo largo del tiempo.
Para crear la herramienta, IBM y la NASA reunieron datos de diferentes instrumentos y misiones. El conjunto de información integra más de 30 capas de datos.
Con este desarrollo, la NASA busca facilitar el acceso a sus datos científicos y ofrecer una herramienta que permita estudiar la Luna a una escala mayor.
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Vía: Infobae
