La primera imagen de un agujero negro se publicó hace apenas un año. ¡Este agujero negro se encuentra en el centro de Messier 87 (M87), que resulta ser una galaxia elíptica ubicada a 55 millones de años luz de la Tierra! ¿Cómo es que pudimos lograr tal hazaña? Se utilizó un poderoso telescopio llamado Event Horizon para capturar la imagen. ¡Pero, hay una trampa! Los telescopios destinados a la exploración espacial consisten en una red de supercomputadoras que ayudan a decodificar la imagen. Y por lo tanto, para obtener un resultado adecuado (en este caso, una imagen) se requiere el uso de algoritmos altamente sofisticados.
El algoritmo requerido para procesar la imagen del agujero negro fue diseñado y desarrollado por la Dra. Katie Bowman junto con el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT. El Dr. Bowman y otros desarrollaron una serie de algoritmos llamados CHIRP que convirtieron los datos telescópicos en la foto histórica compartida por los medios de comunicación de todo el mundo. Este es solo un ejemplo de cómo la IA, en forma de algoritmos inteligentes, colabora para procesar enormes cantidades de datos, que existen a millones de kilómetros de nosotros.
La tecnología ha dado forma al mundo del software en general. La inteligencia artificial no solo ayuda a construir máquinas inteligentes, sino también a descubrir inteligencia fuera de nuestra tierra. Esto se demuestra por el hecho de que la vida existe en forma de microorganismos en otros planetas, descubierta por vehículos espaciales desplegados por la NASA.
¿Pueden los mismos algoritmos informáticos que ayudan a los coches sin conductor a conducir con seguridad ayudar a identificar asteroides cercanos y encontrar vida en nuestro enorme universo? Aprendizaje automáticoes el corazón de la IA. Describe los algoritmos de uso más frecuente que permiten que las computadoras aprendan de los datos para hacer predicciones y categorizar objetos más rápido y con mayor precisión que un ser humano. ML también se usa ampliamente para ayudar a las empresas de tecnología a detectar los rostros en las fotos o predecir qué películas disfrutará la gente. Pero algunos científicos ven aplicaciones mucho más allá de la Tierra. El aprendizaje automático también se utiliza en el control de movimiento relativo de naves espaciales y satélites. Cada acción de control seleccionada para naves espaciales o satélites requiere considerar y procesar una gran cantidad de información en un tiempo extremadamente corto. Las misiones espaciales se han vuelto cada vez más frecuentes y complejas y las naves espaciales viajan más lejos de la Tierra, habrá una creciente demanda de capacidades de navegación basadas en el aprendizaje automático súper rápidas y autocorregibles.
Las redes neuronales se han utilizado ampliamente para identificar la morfología de los asteroides y su origen. El éxito de las redes neuronales en estas situaciones tiene implicaciones mucho más amplias y sorprendentes. El aprendizaje automático, cuando se aplica al campo de la astronomía, ha alcanzado un cierto nivel de precisión y sofisticación que las agencias espaciales pueden implementar más cómodamente estos algoritmos para procesar la recopilación masiva de datos actuales y astronómicos. Estos algoritmos ahora se han desarrollado de tal manera que ahora tienen la capacidad de detectar algunas de las señales más débiles de morfología, señales que la intervención humana habría pasado por alto por completo.
El futuro de la tecnología espacial tiene algunas de las aventuras más emocionantes que implican la colonización de Marte, la identificación de otros planetas similares a la Tierra y el aumento de nuestra visión del universo observable. Independientemente del objetivo de la misión, la complejidad de la misión, todas las misiones espaciales siempre implicarán el uso de aprendizaje automático y algoritmos inteligentes.