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La Inteligencia Artificial que evitará que un asteroide nos mate a todos

La Inteligencia Artificial que evitará que un asteroide nos mate a todos

Los asteroides pueden suponer un verdadero peligro para la Tierra, y esta inteligencia artificial es capaz de avisarnos antes de que lo sean.

La inteligencia artificial está de moda, y lejos quedan los tiempos en los que las máquinas eran más tontas que un niño de primaria si no les decías exactamente qué tienen que hacer. Ahora los ordenadores pueden aprender a pensar por sí mismos emulando el comportamiento humano, las redes neuronales artificiales están a la orden del día, y el aprendizaje automático es una posibilidad muy real.

Los desarrolladores de hoy en día pueden aprovechar todos estos recursos para llevar a cabo proyectos impensables hasta ahora, ideas donde se necesite que una máquina haga un trabajo pero no podemos programarla sin más. Y entre estos proyectos está salvarnos de lo mismo que exterminó a los dinosaurios de la faz de la Tierra, porque hoy nos toca hablar de un proyecto que utiliza la inteligencia artificial para detectar asteroides peligrosos para nuestro planeta.

Inteligencia artificial para detectar asteroides peligrosos

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Los científicos llaman NEO a cualquier objeto pequeño que tiene una órbita próxima a la Tierra, y en realidad estamos rodeados por esos NEOs; existen más de 40.000 asteroides y 1.000 cometas contabilizados, sin contar con toda la basura espacial. Todos estos NEOs pueden ser un peligro para la Tierra si cumplen con unas condiciones, y en realidad sabemos que fueron NEOs los que han provocado las grandes extinciones.

Por esto es importante tener controlados a todos estos objetos cercanos, y un proyecto finalista de los NASA Space Apps Challenge 2016 busca crear un sistema de prevención con la ayuda de la inteligencia artificial. De esta forma y con unos cuantos datos ‘Deep Asteroid’ sería capaz de mantener a raya a los asteroides con órbitas que se crucen con la Tierra, avisandonos si algo va mal.

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Para ello, el sistema que han propuesto Gema Parreño, Julián Fernández, María del Mar Núñez, Samuel Góngora, Denis Ciccale y José Antonio Martínez consiste en esas redes neuronales que pueden aprender por sí sólas. Estas redes neuronales forman capas que controlan diferentes parámetros, y se encargan de clasificar a los asteroides dentro de un determinado tipo. Las capas son capaces de aprender según se entrenan y revisan casos, por lo que el método se vuelve más inteligente y refinado con el tiempo.

Todo esto se quiere hacer con TensorFlow, una herramienta de redes neuronales creación de Google y liberada en código abierto hace poco tiempo. El ‘Deep Learning’ que permite esta herramienta, una vez entrenado con datos en un proceso de aprendizaje, permite a una máquina realizar procesos por sí misma a través de capas programadas. De esta forma un ordenador podría clasificar sin problema cada tipo de cada asteroide, y avisarnos si algo comienza a ir mal para prestarle atención.

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‘Deep Asteroid’ ha nacido en los NASA Space Apps Challenge, un evento realizado por todo el mundo en el que cualquiera puede proponer soluciones a problemas que plantea la NASA, y ha salido como uno de los proyectos finalistas entre los presentados en España. Sólo nos queda desearle toda la suerte del mundo al equipo en el concurso y ver hacia dónde se encamina el proyecto; en unas semanas podremos ver al sistema funcionando según su creadora.