¿Ha oído hablar de un «astrobiólogo cyborg? Probablemente no. Pero apostamos a que usted querrá serlo después de saber que en las futuras exploraciones de Marte (y otros planetas, en todo caso) se podrá emplear inteligencia artificial integrada en los trajes espaciales para mejorar la capacidad de los astronautas en la asquisición de datos científicos, mientras exploran

Los futuros astronautas en Marte pueden hacer uso de inteligencia artificial
que les ayude a explorar el planeta. Crédito de la imagen: Patrick McGuire

La asistencia con IA podría ayudar a los futuros astronautas que exploren planetas a reconocer las diferencias en su entorno que se puedan deber a la presencia de vida. ¿Suena esto como algo que pasará dentro de 50 años? Bien, ya se ha probado un prototipo y ha demostrado que el principio que respalda esta idea es razonable.

El geocientífico Patrick McGuire de la Universidad de Chicago y su equipo han desarrollado los sistemas básicos necesarios para un traje espacial así, utilizando mayormente tecnología disponible. El sistema utiliza una red neural Hopfield para analizar los datos recogidos una pequeña cámara o un microscopio. El sistema de inteligencia artificial emplea un algoritmo de «detección de novedad «que analiza las imágenes desde cualquier dispositivo de imagen y es capaz de identificar los rasgos de las imágenes que están fuera de lugar.

El sistema de Hopfield compara los patrones contra los que ya ha visto, y aprende de este proceso para identificar correctamente los nuevos patrones que podrían ser interesantes. El prototipo completo de traje espacial tiene una computadora portátil donde se encuentra el sistema de inteligencia artificial, que utiliza Bluetooth para recibir datos desde una cámara de teléfono celular o desde una conexión con un microscopio digital USB.

El sistema fue probado en la Mars Desert Research Station (Estación de Investigación del Desierto Marciano, MDRS) en San Rafael Swell de Utah, lugar gestionado por la Mars Society. El MDRS es un desierto semiárido con «piedra caliza verdosa, gris o gris claro, limolita y arenisca en capas intercaladas con otras de arenisca blanca». Durante las dos últimas semanas de febrero de 2009, dos miembros del equipo de McGuire probaron la tecnología portátil, que fue capaz de aprender exitosamente a identificar parches de liquen en un fondo de rocas, e identificar diferentes patrones de colores que significaban diferentes formaciones rocosas.

Otra prueba, realizada en septiembre en Rivas Vaciamadrid en España, utilizó un microscopio digital USB para tomar imagen de rocas con líquenes en ellas. As you can see in the image below, the AI system was able to identify as uncommon the spores of the lichen, which are about 1mm in diameter.
Como se puede ver en la imagen de abajo, el sistema de inteligencia artificial fue capaz de identificar las esporas de los líquenes —De alrededor de 1 mm de diámetro— como poco comunes.

«El sistema tiene algunos errores a solucionar, sin embargo, ya que el sistema detecta las sombras del sol en el desparejo terreno bajo nuestros pies como características nuevas», escribieron los investigadores en su artículo, The Cyborg Astrobiologist: Testing a Novelty-Detection Algorithm on Two Mobile Exploration Systems at Rivas Vaciamadrid in Spain and at the Mars Desert Research Station in Utah, disponible en Arxiv. Los investigadores también probaron un microscopio digital de pantalla montado en sus cabezas, pero luego optaron por colocarlo en un trípode, debido a que la visión se hacía borrosa debido al movimiento de la cabeza del investigador que llevaba el traje.

Aunque puede pasar tiempo hasta que los astronautas de Marte utilicen un sistema así —por no hablar de astronautas en Marte con un título de «astrobiólogos cyborg»— la combinación de IA con sistemas de imagen podrían comenzar a resultar muy útil para los futuros exploradores orbitales de Marte. Además, se podrían utilizar estos sistemas para recopilar y analizar datos fuera del espectro de luz visible, lo que podría ser muy útil para la robótica y los exploradores humanos.

Fuente: Universe Today. Aportado por Eduardo J. Carletti