El astrobiólogo cyborg puesto a prueba en los campos de carbón de Virginia Occidental

La búsqueda de vida en otros planetas se está calentando. El aparentemente interminable tren de rovers de Marte ha encontrado pruebas convincentes de un clima más cálido y húmedo en Marte. Las naves espaciales Huygens y Cassini han encontrado lagos, playas, ríos y lluvia en Titán (aunque de la variedad aceitosa). Y el océano oscuro y cálido de Europa parece cada vez más atractivo para los astrobiólogos.

Luego están las hordas cada vez mayores de exoplanetas en las zonas habitables alrededor de otras estrellas. Nunca ha sido un mejor momento para ser astrobiólogo.

Un problema al que se enfrenta esta nueva generación de científicos es la sobrecarga de datos. Cada imagen de Marte debe ser analizada minuciosamente por un experto humano antes de que se pueda planificar y ejecutar el próximo movimiento del rover.

Y dado que estas imágenes son cada vez más numerosas, esta es una tarea que requiere mucho tiempo. Entonces, una forma de automatizar la clasificación de estas imágenes, al menos parcialmente, sería de gran utilidad.

Un paso adelante Patrick McGuire de la Freie Universität en Berlín, Alemania y algunos amigos que han construido y probado un sistema automatizado que hace precisamente esto. Llaman a su nuevo sistema el astrobiólogo cyborg.

El nuevo sistema es relativamente sencillo. Consiste en un teléfono inteligente Samsung Propel, que tiene una cámara capaz de tomar imágenes de 1280 x 960 píxeles, conectado por bluetooth a una computadora portátil Dell Inspiron 9300. Por el momento, se requiere un ayudante humano para llevar y apuntar la cámara, pero no es difícil imaginar cómo se podría instalar el sistema en un rover autónomo.

El teléfono toma fotos del terreno a medida que se mueve y las envía a la computadora portátil para su análisis. Aquí es donde tiene lugar la parte inteligente.

La computadora portátil analiza cada foto comparándola con las imágenes anteriores que ha recibido y buscando similitudes entre ellas. Analiza el color de la escena y la textura para calcular una puntuación de similitud.

De esa manera, clasifica imágenes de rocas similares y las agrupa. Este mismo proceso también revela cuando las imágenes difieren significativamente, lo que indica que el terreno ha cambiado o que ha aparecido un objeto de interés en la escena. En este punto, el sistema alerta a un astrobiólogo humano que puede hacerse cargo y analizar las características novedosas con más detalle.

Eso es útil porque el sistema no necesita saber qué tipo de roca está mirando, pero aún puede detectar cuándo las cosas se ponen interesantes.

Estos muchachos probaron el sistema en afloramientos rocosos en las cuencas mineras de West Virginia y dicen que es impresionante. El procedimiento de comparación de imágenes de este sistema funcionó muy bien ... con una precisión del 91% para la detección de similitudes, dicen McGuire y compañía.

Es un dispositivo potencialmente útil que podría hacer la vida mucho más fácil para los astrobiólogos tanto en la Tierra como en otros lugares. Por ejemplo, podría reducir significativamente la cantidad de datos que un rover de Marte tendría que enviar a la Tierra para su análisis y, por lo tanto, aceleraría drásticamente el trabajo de un rover.

Esta técnica de compresión de imágenes podría ser útil para dar más autonomía científica a los rovers planetarios robóticos y para ayudar a los astronautas humanos en su exploración y evaluación geológica, dicen.

Los astrobiólogos nunca lo han tenido tan bien. Pero con sistemas como este en proceso, pronto podrían tenerlo aún mejor.

Ref: arxiv.org/abs/1309.4024 : El Astrobiólogo Cyborg: Coincidencia de Texturas Previas por Compresión de Imágenes para Mapeo Geológico y Detección de Novedades

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