News

Marte: la NASA chiede aiuto all’intelligenza artificiale per cercare crateri

La NASA ha per la prima volta utilizzato l’intelligenza artificiale (AI) per cercare i piccoli crateri creati sulla superficie di Marte dal passaggio di una meteora tra marzo 2010 e maggio 2012. I frammenti della meteora infatti, crearono dei crateri non più grandi di 4 metri di diametro, quasi impossibili da individuare osservando le immagini delle sonde in orbita attorno a Marte.

Per questo motivo i ricercatori planetari e gli esperti di tecnologie per l’intelligenza artificiale del Jet Propulsion Laboratory (JPL) della NASA, hanno lavorato insieme per sviluppare uno strumento di apprendimento automatico che possa aiutarli nella ricerca di particolari caratteristiche sul suolo marziano, o di qualunque altro pianeta oggetto di studio. L’uso dell’AI porterebbe ad un notevole risparmio di tempo e ad un aumento del volume dei risultati.

 

Le osservazioni tramite immagini, tempo e pazienza

Fino ad ora infatti, i mutevoli fenomeni superficiali, venivano identificati da team di ricercatori che trascorrono ore ogni giorno a studiare le immagini scattate dalla Context Camera del Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) della NASA. Se viene individuata qualche anomali che potrebbe portare a nuove scoperte, i ricercatori osservano nuovamente lo stesso punto con l’High-Resolution Imaging Science Experiment, o HiRISE, uno strumento molto potente che può osservare anche piccoli dettagli.

Ma tutto questo processo richiede molta pazienza e tanto tempo. Proprio per questo, i ricercatori del JPL hanno creato uno strumento, chiamato classificatore automatico di cratere da impatto fresco. Questo strumento fa parte del progetto del JPL, COSMIC (Capturing Onboard Summarization to Monitor Image Change), che sviluppa tecnologie per le future generazioni di orbiter per Marte.

 

L’intelligenza artificiale impiegherà solo 5 secondi per trovare un cratere su Marte

Per addestrare l’AI del classificatore, sono state caricate 6.830 immagini della Context Camera, dove erano stati con certezza identificati dei crateri, e delle immagini di lughi sulla suoerficie di Marte dove non era avvenuto alcun impatto. In questo modo hanno insegnato all’AI cosa cercare e cosa non cercare.

Una volta addestrato, questo strumento potrà compiere il lavoro che un essere umano svolge in 40 minuti, in soli 5 secondi di media. Ma nonostante tutta quella potenza di calcolo, il classificatore richiede ancora che un essere umano controlli il suo lavoro. Intanto il 26 agosto 2020, HiRISE ha confermato che una macchia scura rilevata dal classificatore in una regione chiamata Noctis Fossae, era in realtà un ammasso di crateri.

Per ora il funzionamento di questo classificatore di crateri è legato ai computer sulla Terra, ma l’obiettivo finale è quello di sviluppare dei classificatori simili che possano essere installati direttamente a bordo delle future sonde che saranno spedite in orbita attorno a Marte.

Immagine: NASA – JPL Caltech

Valeria Magliani

Instancabile giramondo, appassionata di viaggi, di scoperte e di scienza, ho iniziato l'attività di web-writer perché desideravo essere parte di quel meccanismo che diffonde curiosità e conoscenza. Dobbiamo conoscere, sapere, scoprire e viaggiare, il più possibile. Avremo così una vita migliore, in un mondo migliore.

Recent Posts

Alzheimer: leggere il respiro per una diagnosi precose

Il morbo di Alzheimer non è curabile, difficilmente prevedibile in quanto non si conosce appieno il percorso dietro l'origine, ma…

23 Febbraio 2025

Dieta volumetrica: il segreto per perdere peso senza soffrire la fame

La dieta volumetrica è un regime alimentare ideato dalla nutrizionista Barbara Rolls, basato sul principio di assumere alimenti con un…

23 Febbraio 2025

Mistero sul Tamigi: il segreto dei cadaveri dell’Età del Bronzo

Negli ultimi cento anni, il fondale del Tamigi ha restituito centinaia di ossa umane, portando alla luce un mistero che…

23 Febbraio 2025

Nuovo coronavirus nei pipistrelli scoperto in Cina: rischio per l’uomo?

Un team di ricercatori cinesi ha identificato un nuovo ceppo di coronavirus nei pipistrelli, denominato HKU5-CoV-2. La scoperta arriva dall’Istituto…

23 Febbraio 2025

iPhone 17 Pro Max: un render mostra il design in anticipo

Nonostante un nuovo iPhone sia stato presentato pochi giorni fa, sul web già si pensa ai modelli che usciranno nei…

23 Febbraio 2025

Sindrome post-vaccinazione Covid-19: sintomi, rischi e cosa dice la scienza

La campagna di vaccinazione contro il Covid-19 ha rappresentato un passo cruciale nella lotta alla pandemia, contribuendo in modo significativo…

23 Febbraio 2025