A.I. e l’esplorazione del Sistema Solare

Lo sviluppo dell'A.I. affiancherà gli umani nel futuro l'esplorazione dei corpi celesti del Sistema Solare rendendo più sicure le missioni.

L’A.I. (Artificial Intelligence) è una disciplina che realizza sistemi informatici intelligenti, in grado di simulare la capacità e il comportamento del pensiero umano. Questi sistemi sono sempre più preponderati anche nell’esplorazione spaziale perchè è certamente più semplice inviare robot rispetto ad esseri umani. Tuttavia, per il momento, queste macchine richiedono che gli umani li guidino e prendano decisioni. Con lo sviluppo della A.I. i computer diventeranno parte attiva aiutando l’esplorazione del Sistema Solare e della scienza planetaria.

L’automazione di alcuni compiti

La scorsa settimana al meeting autunnale dell’American Geophysical Union (AGU) del 2022, scienziati planetari e astronomi hanno discusso di come le nuove tecniche A.I. stiano cambiando il modo in cui impariamo a conoscere il nostro Sistema Solare. Dalla pianificazione di futuri atterraggi di missioni sulla luna ghiacciata di GioveEuropa all’identificazione dei vulcani su Mercurio.

L’A.I. è un modo per addestrare i computer ad estrapolare modelli matematici dai dati che raccogliamo, quindi sfruttarli per prendere decisioni, previsioni o classificazioni. Un altro grande vantaggio dei computer è la loro velocità. Per molti compiti in astronomia, gli umani possono impiegare mesi, anni o addirittura decenni di sforzi per vagliare tutti i dati necessari. Un esempio pratico è l’identificazione di massi nelle immagini di altri pianeti. Il compito è molto ripetitivo e consumerebbe molto tempo prezioso.

“Puoi trovare fino a 10.000, centinaia di migliaia di massi, e richiede molto tempo”, ha detto Nils Prieur, uno scienziato planetario della Stanford University, durante l’intervento all’AGU. Con l’uso del nuovo algoritmo Prieur è in grado di rilevare massi su tutta la Luna in soli 30 minuti. Pur sembrando un compito banale è di strategica importanza sapere dove si trovano questi grandi pezzi di roccia per assicurarsi che le future missioni possano identificare luoghi in cui atterrare. Inoltre l’identificazione dei massi è utile anche per la geologia. Queste informazioni rilevanti su come gli impatti rompono le rocce intorno a loro per creare crateri.

L’A.I. per l’esplorazione spaziale

L’A.I. può identificare anche altri fenomeni planetari necessari per l’esplorazione del Sistema Solare come l’identificazione dei vulcani esplosivi su Mercurio o dei vortici nella densa atmosfera di Giove. Durante la conferenza, lo scienziato planetario Ethan Duncan, del Goddard Space Flight Center della NASA, ha dimostrato come l’A.I. può identificare pezzi di ghiaccio sulla gelida luna di Giove, Europa. Il cosiddetto “terreno del caos” è un’area disordinata della superficie del satellite, con pezzi di ghiaccio luminosi sparsi su uno sfondo scuro. Con il suo oceano sotterraneo, Europa è un obiettivo primario per gli astronomi interessati alla vita aliena. La mappatura di dei blocchi di ghiaccio sarà la chiave per pianificare le missioni future.

Le prossime missioni potrebbero anche incorporare l’A.I. come parte del team. Utilizzando questa tecnologia le sonde potranno rispondere in tempo reale ai pericoli e persino atterrare autonomamente. L’atterraggio è la fase più complessa e pericolosa di un intera missione ed un enorme sfida per i veicoli spaziali. “I sette minuti di terrore durante la discesa e l’atterraggio su Marte, è qualcosa di cui parliamo molto“, ha detto Bethany Theiling, una scienziata planetaria della NASA durante il suo discorso. “Questo diventa molto più complicato man mano che ti addentri nel Sistema Solare. Abbiamo molte ore di ritardo nelle comunicazioni.”

Il messaggio di una sonda che arriva da Titano, impiegherebbe poco meno di un’ora e mezza per arrivare sulla Terra. L’intero ciclo di comunicazione con il nostro pianeta durerebbe quindi quasi tre ore. Nel momento dell’atterraggio della sonda invece sono necessarie risposte in tempo reale. L’A.I. potrebbero aiutare a risolvere questo problema, secondo Theiling, fornendo a una sonda la capacità di prendere decisioni basate sulle sue osservazioni dell’ambiente circostante. “Scienziati e ingegneri, non stiamo cercando di sbarazzarci di voi”, ha detto Theiling. L’apprendimento automatico non sostituirà gli esseri umani, ma daranno una grossa mano nelle future scoperte scientifiche.

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