Um dos poucos lagos de lava expostos do nosso planeta está mudando, e a inteligência artificial está ajudando a NASA a entender como.

Em 21 de janeiro, uma fissura se abriu no topo do vulcão Erta Ale da Etiópia - um dos poucos no mundo com um lago de lava ativo em sua caldeira. Vulcanologistas enviaram pedidos para a espaçonave Earth Observing 1 (EO-1) da NASA para obter imagens da erupção, que era grande o suficiente para começar a remodelar o cume do vulcão.

Como se viu, aquela espaçonave já estava ocupada coletando dados do lago de lava. Alertado por uma detecção de outro satélite, um sistema de inteligência artificial (I.A.) ordenou que olhasse para o vulcão. No momento em que os cientistas precisaram dessas imagens, eles já foram processados ​​e no solo.

É um ponto culminante adequado para a missão da A.I. Esse software, chamado de Experiência Autônoma de Ciência (ASE), tem orientado as ações do EO-1 há mais de 12 anos, ajudando pesquisadores a estudar desastres naturais em todo o mundo. ASE concluirá suas operações neste mês, quando a missão de EO-1 chega ao fim. O ASE deixa um legado que sugere um grande potencial para a I.A. na futura exploração espacial.

Além da recente erupção, A ASE ajudou os cientistas a estudar um vulcão islandês enquanto as nuvens de cinzas aterrissavam voos pela Europa em 2010. Ele também rastreou enchentes catastróficas na Tailândia. O software reduziu o tempo de retorno dos dados de semanas para apenas alguns dias, já que os usuários podem fazer solicitações em tempo real.

ASE foi desenvolvido pelo Laboratório de Propulsão a Jato da NASA em Pasadena, Califórnia, e carregado em 2003 para EO-1, um satélite de ciências da terra gerenciado pelo Goddard Space Flight Center em Greenbelt, Maryland. O software orientava o EO-1 a alertar os pesquisadores sempre que detectasse eventos de interesse científico, e autonomamente encarregou a espaçonave de tirar fotos durante passagens orbitais subsequentes.

Adicionalmente, ele gerencia uma "teia de sensores, "uma rede de outros satélites e sensores de solo que" conversam "uns com os outros, ajudando a priorizar quais eventos focar.

"É um marco na aplicação I.A., "disse Steve Chien, investigador principal da ASE e chefe do Grupo de Inteligência Artificial do JPL. "Deveríamos fazer isso por seis meses, e tivemos tanto sucesso que o fizemos por mais de 12 anos. "

O software normalmente notifica os pesquisadores dentro de 90 minutos da detecção de um evento. Em seguida, baixou os dados e reatribuiu as tarefas do EO-1 em algumas horas - um processo que antes demorava semanas, quando cientistas e equipes de operações em campo precisavam se coordenar.

A.I. pode liberar uma espaçonave para agir primeiro, dentro de parâmetros cuidadosamente programados, permitindo-lhe capturar dados científicos valiosos que de outra forma seriam perdidos, disse Ashley Davies, cientista-chefe da ASE e vulcanologista do JPL.

"É colocar alguns conhecimentos científicos a bordo de uma espaçonave, "Davies disse.

A recente erupção de Erta Ale destaca a velocidade e o impacto do espaço I.A. Quando uma fissura de 3 quilômetros de comprimento se abriu no final de janeiro, fez com que partes da caldeira desabassem - exatamente o tipo de evento de movimento rápido que é difícil de capturar dados, a menos que você esteja prestando atenção.

Felizmente, a teia de sensores JPL tem um amplo alcance. É composto por outros satélites além de EO-1, e até mesmo sensores no solo. Quando um desses outros satélites detectou rápidas mudanças de temperatura no cume do vulcão, foi quando ele deu um ping em EO-1, que começou a planejar a imagem do site.

“Pegamos este evento no momento perfeito, durante um início, fase de desenvolvimento da erupção, "Davies disse. Agora ele e outros cientistas tiveram uma noção muito melhor de como a descarga de lava está evoluindo ao longo do tempo." Isso simplesmente não teria acontecido sem a Rede de Sensores de Vulcão. "

Tanto Chien quanto Davies concordaram que a autonomia tem um enorme potencial quando se trata de estudar eventos longe da Terra, onde grandes distâncias tornam impossível saber o que está acontecendo até que o evento já tenha passado. Por exemplo, A.I. poderia tornar muito mais fácil capturar aqueles momentos dinâmicos quando um cometa passa ou vulcões começam a entrar em erupção em uma lua distante.