MOMA es un instrumento basado en un espectrómetro de masas de última generación, capaz de analizar e identificar moléculas orgánicas en muestras de rocas./Europa Press.


La NASA ha dado un primer paso para permitir que sean las computadoras las decidan qué decirnos acerca de las misiones de busca de vida en Marte o en otros planetas.

Los científicos del Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA han anunciado los primeros resultados de nuevos sistemas inteligentes, que se instalarán en sondas espaciales, capaces de identificar firmas geoquímicas de la vida a partir de muestras de rocas.

Permitir que estos sistemas inteligentes elijan qué analizar y qué decirnos en la Tierra superará los complejos límites de cómo se transmite la información a grandes distancias en la búsqueda de vida desde planetas distantes. Los sistemas debutarán en la misión ExoMars 2022-2023, antes de una implementación más completa en cuerpos más distantes en el Sistema Solar.

Al presentar el trabajo en la conferencia Goldschmidt Geochemistry, la investigadora principal Victoria Da Poian ha señalado: "Este es un paso visionario en la exploración espacial. Significa que con el tiempo habremos pasado de la idea de que los humanos están involucrados con casi todo en el espacio, a idea de que las computadoras están equipadas con sistemas inteligentes, y están capacitadas para tomar algunas decisiones y son capaces de transmitir con prioridad la información más interesante o de tiempo crítico".

Eric Lyness, líder de software en el Laboratorio de Ambientes Planetarios del Centro Goddard de Vuelo Espacial de la NASA (GSFC), enfatiza la necesidad de tener instrumentos inteligentes para la exploración planetaria: "Cuesta mucho tiempo y dinero enviar los datos a la Tierra, lo que significa que los científicos no puede ejecutar tantos experimentos o analizar tantas muestras como desearía. Al usar la IA para hacer un análisis inicial de los datos después de que se recopilan, pero antes de enviarlos de vuelta a la Tierra, la NASA puede optimizar lo que recibimos, lo que en gran medida aumenta el valor científico de las misiones espaciales".

Victoria Da Poian y Eric Lyness, ambos del Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA, han entrenado sistemas de inteligencia artificial para analizar cientos de muestras de rocas y miles de espectros experimentales del Analizador de Moléculas Orgánicas de Marte (MOMA), un instrumento que aterrizará en Marte dentro ExoMars Rosalind Franklin Rover en 2023.

MOMA es un instrumento basado en un espectrómetro de masas de última generación, capaz de analizar e identificar moléculas orgánicas en muestras de rocas. Buscará la vida pasada o presente en la superficie marciana y el subsuelo a través del análisis de muestras de rocas. El sistema que se enviará a Marte aún transmitirá la mayoría de los datos a la Tierra, pero los sistemas posteriores para el sistema solar exterior tendrán autonomía para decidir qué información devolver a la Tierra.

Los primeros resultados muestran que cuando el algoritmo de red neuronal del sistema procesa un espectro de un compuesto desconocido, esto puede clasificarse con hasta un 94% de precisión y combinarse con muestras vistas anteriormente con un 87% de precisión. Esto se perfeccionará aún más hasta que se incorpore a la misión 2023.

"Lo que obtenemos de estas misiones no tripuladas son muchos datos y enviarlo a lo largo de cientos de millones de kilómetros puede ser muy complicado en diferentes entornos y extremadamente costoso; en otras palabras, el ancho de banda es limitado", explica Da Poian.

"Necesitamos priorizar el volumen de datos que enviamos a la Tierra, pero también debemos asegurarnos de que al hacerlo no arrojemos información vital, lo que nos ha llevado a comenzar a desarrollar algoritmos inteligentes que por ahora pueden ayudar a los científicos con su análisis de la muestra y su proceso de toma de decisiones con respecto a operaciones posteriores --prosigue--, y como objetivo a más largo plazo, algoritmos que analizarán los datos en sí, ajustarán y afinarán los instrumentos para ejecutar las próximas operaciones sin la conexión a tierra, y transmitirán solo a casa los datos más interesantes".

El equipo utilizó los datos sin procesar de las pruebas de laboratorio iniciales con un instrumento MOMA basado en la Tierra para entrenar a las computadoras a reconocer patrones familiares. Cuando se reciben nuevos datos sin procesar, el software les dice a los científicos qué muestras encontradas previamente coinciden con estos nuevos datos.

Eric Lyness advierte de que "la misión se enfrentará a límites de tiempo severos. Cuando operemos en Marte, las muestras solo permanecerán en el explorador durante unas pocas semanas antes de que el explorador la arroje y se mude a un nuevo lugar para perforar. Entonces, si necesitamos para volver a analizar una muestra, debemos hacerlo rápidamente, a veces dentro de las 24 horas".

En el futuro, a medida que avanzamos para explorar las lunas de Júpiter, como Europa, y de Saturno, como Encélado y Titán, necesitaremos en tiempo real decisiones tomadas en el sitio. Con estas lunas puede llevar de 5 a 7 horas que una señal de la Tierra llegue a los instrumentos, por lo que esto no será como controlar un avión no tripulado, con una respuesta instantánea --advierte--. Necesitamos dar a los instrumentos la autonomía para tomar decisiones rápidas para alcanzar nuestros objetivos científicos en nuestro nombre".

En ese sentido, Eric Lyness recuerda que, "cuando se recopiló por primera vez, los datos producidos por el instrumento de búsqueda de vida MOMA son difíciles de interpretar. No gritará 'He encontrado vida aquí', pero nos dará probabilidades que deberán analizarse y estos resultados nos informarán en gran medida sobre la geoquímica que encuentran los instrumentos".

Explica que su objetivo "es que el sistema brinde instrucciones a los científicos, por ejemplo, podría decir 'Tengo 91% de confianza en que esta muestra corresponde a una muestra del mundo real' o 'Estoy 87% seguro de que son fosfolípidos, similar a una muestra probada el 24 de julio de 2018 y así es como se veían esos datos'. Todavía necesitaremos humanos para interpretar los hallazgos, pero el primer filtro será el sistema de IA", añade.

Los investigadores señalan que, además, los datos son caros de enviar desde Marte, y se vuelven más caros a medida que los vehículos de aterrizaje se alejan de la Tierra. "Los datos de un rover en Marte pueden costar hasta 100.000 veces más que los datos de su teléfono móvil, por lo que debemos hacer que esos bits sean tan valiosos como sea posible desde el punto de vista científico", advierte Lyness.

El doctor Joel Davis, investigador postdoctoral en Geología Planetaria del Museo de Historia Natural de Londres que no participó en el estudio, comenta que "uno de los principales desafíos para las misiones planetarias es llevar los datos a la Tierra: cuesta tanto tiempo como dinero".

"En Marte, el tiempo de demora es de alrededor de 20 minutos y esto aumenta a medida que avanzas en el sistema solar. Dada la vida útil limitada de las misiones, los científicos tienen que ser muy selectivos sobre los datos que eligen traer y estos resultados ciertamente parecen prometedores --reconoce--. La autonomía de la nave espacial a bordo es una forma de garantizar la utilidad de los datos devueltos".