Gracias al deep learning de la startup Nervana, la NASA ha conseguido desarrollar mapas específicos de los polos de la Luna.
En cada misión de la Agencia Espacial Estadounidense, los investigadores y científicos tienen que analizar toda la información que han recabado y determinar cuáles son los datos más valiosos para el desarrollo de la exploración espacial.
Normalmente, la NASA puede tardar horas o días en analizar todo el contenido, el cual puede ser clave para algunas misiones como las que desarrollan en la Luna.
Cuanta más información se tenga al respecto, más específico podrán ser los detalles de las labores en el único satélite natural de la Tierra.
Para mejorar en el análisis de la información, la NASA ha decidido contar con la ayuda de la inteligencia artificial, específicamente con la de Nervana, la startup de deep learning que fue adquirida por Intel en 2016.
El programa formó parte del NASA Frontier Development Lab (FDL), un evento organizado por la agencia para encontrar métodos en los que se aproveche la inteligencia artificial para mejorar ciertos aspectos como la recuperación de los recursos espaciales y la defensa planetaria.
Uno de las tecnologías utilizadas fue la de la Nervana, con la que se consiguieron, a través de deep learning, traducir los datos de la NASA en información útil para las misiones espaciales.
En total, los investigadores analizaron 200 terabytes de datos y lograron crear un dibujo en 3D de la Luna a través de las imágenes recogidas por un satélite.
Además, generaron mapas específicos de los polos de la Luna, a pesar de la dificultad de tener detalles sobre los cráteres que están ubicados en las zonas con más sombra y menos accesibles.
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Esta tarea puede tardar semanas solamente para lograr un mapa cohesivo de una parte de la Luna.
Por el contrario, el sistema de Nervana ha conseguido este tipo de análisis en tiempos récords, sin intervención humana y con una precisión de aproximadamente un 98%.
En un comunicado, Intel afirmó que la NASA tiene acceso total a su tecnología, además de una tutoría de ingenieros de Intel y destacó los avances que Nervana puede traer a la industria espacial:
El equipo demostró que el deep learning podría lograr los mismos resultados que un experto humano con velocidades enormemente mejoradas, lo que sugiere que los mapas detallados de todos los objetos rocosos del sistema solar podrían automatizarse usando técnicas de deep learning.
Las misiones espaciales comerciales de la NASA podrán tener, a partir de ahora, una cartografía que les permitiría obtener información más detallada para determinar mejores puntos de aterrizaje en la superficie para los exploradores lunares o buscar los terrenos más propicios para encontrar agua en el satélite.
La inteligencia artificial podría convertirse en la solución para algunos de los retos de la exploración espacial.
“Intel Nervana está diseñado específicamente para permitir a los investigadores y científicos de datos utilizar inteligencia artificial para resolver algunos de los desafíos más grandes del mundo, y es ideal para un problema como la aceleración de los viajes espaciales”, destacó Naveen Rao, General Manager de Intel.
Fuente: Hipertextual
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