‘Superinstrumento’ virtual utiliza inteligencia artificial para analizar imágenes del Sol

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El instrumento virtual puede analizar datos complejos a través de inteligencia artificial avanzada y aprender a sintetizar datos científicos útiles.

Un estudio coescrito por un científico del Southwest Research Institute describe un nuevo algoritmo que combina las capacidades de dos instrumentos de naves espaciales, lo que podría resultar en misiones espaciales de menor costo y mayor eficiencia.

El “superinstrumento” virtual es un algoritmo informático que utiliza el aprendizaje profundo para analizar imágenes ultravioletas del Sol, tomadas por el Observatorio de Dinámica Solar de la NASA, y medir la energía que emite el Sol como luz ultravioleta.

“El aprendizaje profundo es una capacidad emergente que está revolucionando la forma en que interactuamos con los datos”, dijo el Dr. Andrés Muñoz-Jaramillo, científico investigador senior de SwRI.

Muñoz-Jaramillo fue coautor del estudio, publicado en Science Advances, junto con colaboradores de otras nueve instituciones como parte del Laboratorio de Desarrollo Fronterizo de la NASA.

El laboratorio es un acelerador de investigación de inteligencia artificial aplicada que aplica técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático a desafíos en la ciencia espacial y la exploración.

El aprendizaje profundo es un tipo de método de aprendizaje automático que imita la forma en que el cerebro humano procesa la información.

El resultado del aprendizaje profundo son máquinas que logran cosas que anteriormente requerían inteligencia humana, como la traducción entre idiomas extranjeros, conducir un vehículo y reconocimiento facial.

Cosas como Netflix que sugiere qué ver a continuación, un iPhone que se desbloquea al ver la cara de su propietario y Alexa que responde a una solicitud vocal son todos resultados del aprendizaje profundo.

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“Todas las misiones más allá de la Tierra tienen una serie de instrumentos que han sido diseñados con capacidades específicas para responder preguntas científicas específicas”, dijo Muñoz-Jaramillo.

“Cuando los combinamos en superinstrumentos virtuales, podemos producir misiones más rentables con mayor impacto científico o usar mediciones de un instrumento para ayudar a responder las preguntas científicas de otro”.

Muñoz-Jaramillo enfatiza en el estudio que estos súper instrumentos virtuales no harán que el hardware quede obsoleto.

Siempre requerirán una nave espacial para recopilar los datos necesarios para la virtualización.

“Los instrumentos de aprendizaje profundo no pueden hacer algo de la nada, pero pueden mejorar significativamente las capacidades de la tecnología existente”, dijo.

Su superinstrumento virtual ya está en uso como parte de un proyecto del Laboratorio de Desarrollo Fronterizo para pronosticar perturbaciones ionosféricas.

Muñoz-Jaramillo está trabajando actualmente en superinstrumentos adicionales que combinan otras capacidades.

“En esencia, el aprendizaje profundo implica una transformación sofisticada de datos”, dijo.

“Podemos hacer estas transformaciones en datos científicamente útiles y modernizar la forma en que vemos no solo el Sol, sino una gran cantidad de preguntas científicas”.

Fuente: Science Daily