Uno de los pocos lagos de lava expuestos de nuestro planeta está cambiando, y la inteligencia artificial está ayudando a la NASA a comprender cómo.

El 21 de enero Se abrió una fisura en la cima del volcán Erta Ale de Etiopía, uno de los pocos en el mundo con un lago de lava activo en su caldera. Los vulcanólogos enviaron solicitudes de la nave espacial Earth Observing 1 (EO-1) de la NASA para obtener imágenes de la erupción, que era lo suficientemente grande como para comenzar a remodelar la cima del volcán.

Como se vio despues, esa nave espacial ya estaba ocupada recopilando datos del lago de lava. Alertado por una detección de otro satélite, un sistema de inteligencia artificial (A.I.) le había ordenado que observara el volcán. Cuando los científicos necesitaron estas imágenes, ya estaban procesados ​​y en el suelo.

Es una piedra angular adecuada para la misión de la IA. Ese software llamado Experimento Científico Autónomo (ASE), ha guiado las acciones de EO-1 durante más de 12 años, ayudando a los investigadores a estudiar los desastres naturales en todo el mundo. ASE concluirá sus operaciones este mes, cuando la misión de EO-1 llegue a su fin. ASE deja un legado que sugiere un gran potencial para la I.A. en la exploración espacial futura.

Además de la reciente erupción, La ASE ayudó a los científicos a estudiar un volcán islandés cuando las columnas de ceniza dejaron en tierra los vuelos a través de Europa en 2010. También rastreó inundaciones catastróficas en Tailandia. El software redujo el tiempo de respuesta de los datos de semanas a solo días, ya que los usuarios pueden realizar solicitudes en tiempo real.

ASE fue desarrollado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA en Pasadena, California, y subido en 2003 a EO-1, un satélite de ciencias de la tierra gestionado por Goddard Space Flight Center en Greenbelt, Maryland. El software ordenó a EO-1 que alertara a los investigadores cada vez que detectara eventos de interés científico, y encargó de forma autónoma a la nave espacial que tomara fotos durante los pases orbitales posteriores.

Adicionalmente, gestiona una "red de sensores, "una red de otros satélites y sensores terrestres que" hablan "entre sí, ayudando a priorizar en qué eventos enfocarse.

"Es un hito en la aplicación de inteligencia artificial, "dijo Steve Chien, investigador principal de ASE y jefe del Grupo de Inteligencia Artificial en JPL. "Se suponía que íbamos a hacer esto durante seis meses, y tuvimos tanto éxito que lo hicimos durante más de 12 años ".

El software generalmente notifica a los investigadores dentro de los 90 minutos posteriores a la detección de un evento. Luego, hizo un enlace descendente de datos y reasignó EO-1 en unas pocas horas, un proceso que anteriormente tomaba semanas cuando los científicos y los equipos de operaciones en tierra tenían que coordinarse.

AI. puede liberar una nave espacial para que actúe primero, dentro de parámetros cuidadosamente programados, lo que le permite capturar datos científicos valiosos que de otro modo se perderían, dijo Ashley Davies, científico principal de ASE y vulcanólogo en JPL.

"Es poner algunos conocimientos científicos a bordo de una nave espacial, "Dijo Davies.

La reciente erupción de Erta Ale destaca la velocidad y el impacto del espacio A.I. Cuando una fisura de 1,9 millas de largo (3 kilómetros) se abrió a finales de enero, provocó el colapso de partes de la caldera, exactamente el tipo de evento de movimiento rápido en el que es difícil capturar datos a menos que lo esté observando.

Afortunadamente, la red de sensores JPL tiene un amplio alcance. Está compuesto por otros satélites además de EO-1, e incluso sensores en el suelo. Cuando uno de esos otros satélites detectó cambios rápidos de temperatura en la cima del volcán, ahí es cuando hizo ping EO-1, que comenzó a planificar la imagen del sitio.

"Capturamos este evento en el momento perfecto, durante un temprano, fase de desarrollo de la erupción, "Dijo Davies. Ahora él y otros científicos tenían una idea mucho mejor de cómo la descarga de lava está evolucionando con el tiempo." Esto simplemente no habría sucedido sin la Red de Sensores del Volcán ".

Tanto Chien como Davies coincidieron en que la autonomía tiene un enorme potencial cuando se trata de estudiar eventos lejos de la Tierra. donde las grandes distancias hacen imposible saber qué está sucediendo hasta que el evento ya ha pasado. Por ejemplo, AI. podría hacer que sea mucho más fácil capturar esos momentos dinámicos cuando pasa un cometa o cuando los volcanes comienzan a hacer erupción en una luna distante.