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 "súper instrumento" virtual es un algoritmo informático queutiliza el aprendizaje profundo para analizar imágenes ultravioleta 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 principal de SwRI. Muñoz-Jaramillo fue coautor del estudio, publicado este mes en avances científicos , 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 los desafíos en la exploración y la ciencia espacial.
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 las máquinas que logran cosas que antes requerían inteligencia humana, como la traducción entre idiomas extranjeros, la conducción de un vehículo y el 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.
"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 conmayor impacto científico o usar mediciones de un instrumento para ayudar a responder las preguntas científicas de otro ".
Muñoz-Jaramillo destaca en el estudio que estos superinstrumentos virtuales no dejarán obsoleto el hardware. Siempre requerirán una nave espacial para recolectar 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 súper instrumento virtual ya está en uso como parte de un proyecto del Laboratorio de Desarrollo de Fronteras para pronosticar perturbaciones ionosféricas. Muñoz-Jaramillo está trabajando actualmente en súper instrumentos adicionales que combinan otras capacidades.
"En esencia, el aprendizaje profundo implica una transformación sofisticada de datos", dijo. "Podemos convertir 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 de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Investigación del Suroeste . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
Referencia de la revista :
cite esta página :