NASA está desarrollando Inteligencia Artificial para que una máquina conduzca en la Luna: se llama LunaNet, con capacidades similares a la Internet. Alvin Yew, un ingeniero de investigación de la agencia aeroespacial norteamericana, está al frente del proyecto.
Los norteamericanos comparan el sistema con los puntos de referencia en la Tierra: el aparato, entrenado por NASA, usará las mismas características con el horizonte de nuestro satélite natural.
Yew es ingeniero en el Centro de Vuelo espacial Goddard de la NASA, en Greenbelt, Maryland, y habló en un comunicado de prensa sobre la labor.
“Para el geoetiquetado científico y de seguridad, es importante que los exploradores sepan exactamente dónde están mientras exploran el paisaje lunar. Equipar un dispositivo a bordo con un mapa local sería compatible con cualquier misión, ya sea robótica o humana”, señaló Yew.
El sistema de geolocalización creado por Yew aprovechará las capacidades de GIANT, una herramienta de navegación y análisis de imágenes del centro Goddard. La Inteligencia Artificial está ayudando a los seres humanos a la exploración espacial profunda.
La Inteligencia Artificial que será usada por la NASA en la Luna
Recordemos que la Inteligencia Artificial es el intento de recrear la inteligencia humana en máquinas o computadoras. Así, estos aparatos pueden tomar decisiones por sí mismos.
Se basan en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo: en la primera parte son entrenados por seres humanos (con imágenes, voces, textos u otros elementos); en la segunda, las máquinas toman decisiones o emiten respuestas utilizando lo aprendido inicialmente.
En el caso de LunaNet, se le entrena con datos del Lunar Reconnaissance Orbiter de la NASA, específicamente el Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Este mide las pendientes, la rugosidad de la superficie lunar y genera mapas topográficos de alta resolución de la Luna.
Con los panoramas digitales, el aparato puede correlacionar rocas y crestas conocidas, proporcionándole una identificación de ubicación precisa para cualquier región determinada.
