Yahoo Noticias La seguridad planetaria de la Tierra pronto estará en manos de la Inteligencia artificial
Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en materia de detección y diagnóstico están avanzando a un ritmo sorprendente. En los últimos años hemos desarrollado algoritmos y sistemas de aprendizaje automático que son capaces de detectar algunos tipos de cáncer con mayor precisión que los médicos y radiólogos, también existen IA identificando y contando ballenas en el océano de una manera más precisa y barata que con cualquier otra metodología, e incluso contamos con sistemas automáticos de detección de noticias Fakes que a buen seguro ya superan ampliamente la habilidad de wassap de tu cuñado.
En resumen, estamos asistiendo a la consecución de pasos increíbles, en muy poco tiempo, y las diferentes Inteligencias Artificiales han destacado como herramientas útiles, precisas y relativamente baratas, cuando se trata de identificar objetivos en un amplio conjunto de datos. Estas características han abierto el camino a la adaptación de estos exitosos sistemas de detección a un campo que, históricamente, nos ha quedado siempre muy grande: el Universo.
Hace tan solo unos días, un equipo de investigadores de la Universidad de Leiden, en Holanda ha desarrollado un "Identificador de Objetos Peligrosos" (HOI), o lo que es lo mismo una red neuronal artificial capaz de realizar millones de cálculos analizando las órbitas futuras de asteroides y, finalmente, determinar si pueden ser peligrosos para la integridad de nuestro planeta. El artículo se ha publicado en el Journal Astronomy & Astrophysics, y los resultados, aunque no nos tocarán en un futuro inmediato, son bastante inquietantes.
En el estudio, los investigadores explican que “hemos diseñado, construido y capacitado una red neuronal destinada a clasificar asteroides con el potencial de impactar con nuestro planeta en los próximos 20.000 años. Nuestro método toma los elementos orbitales observados como punto de partida y clasifica los asteroides según la probabilidad de impacto contra la Tierra”. Su trabajo no termina aquí, en las conclusiones del estudio afirman que han conseguido identificar hasta once asteroides cuya órbita, a partir del año 2131 y en los siguientes siglos, muestran una alta probabilidad de colisionar con la Tierra.
La presentación de la red neuronal desarrollada por la Universidad de Leiden ha coincidido con otro hito en el mismo campo, en esta ocasión realizado por el prestigioso MIT. Los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts han ido un paso más allá y muestran, en un artículo publicado en Acta Astronomica, un detallado protocolo de decisiones para seleccionar las acciones o misiones que cuentan con más probabilidades de éxito en el caso de detectar un asteroide en órbita de colisión. Los investigadores tienen en cuenta numerosos aspectos como la masa del asteroide, su velocidad, la cercanía o el tiempo disponible desde que se descubre el peligro hasta el momento del impacto final.
Para probar la eficacia de este protocolo, los investigadores decidieron aplicarlo a dos de los más célebres asteroides de los últimos años: Apofis y Benu, ya que conocemos las ubicaciones de sus “cerraduras gravitacionales” respecto a la Tierra. El elemento decisivo es lo que los investigadores denominan “ojo de la cerradura” y que asimilan a una puerta: una vez que está abierta, el asteroide impactará la Tierra poco después, con alta probabilidad. El objetivo pues es evitar ese momento en el que el asteroide se acerca a su ojo de cerradura.
Simularon varias distancias entre cada asteroide y su ojo de cerradura respectivo, y también calcularon la distancia hasta una región segura donde un asteroide tendría que desviarse para evitar un impacto con la Tierra. Finalmente evaluaron qué tipo de misión tendría más probabilidades de éxito para desviar el asteroide hasta esa zona de seguiridad, dependiendo del tiempo que tengamos para prepararnos.
Las misiones que se consideraron, siempre en función del tiempo disponible, fueron de tres tipos, comenzando por “impactador cinético básico, en el que se dispara un proyectil al espacio para empujar un asteroide fuera de curso. Otras variaciones implicaron enviar un explorador para medir primero el asteroide para perfeccionar las especificaciones de un proyectil que se enviaría más tarde, o enviar dos exploradores, uno para medir el asteroide y el otro para empujar el asteroide ligeramente fuera de curso antes de que un proyectil más grande sea posteriormente lanzado para hacer que el asteroide se desvíe totalmente de la Tierra”.
Siempre contando con que, en el caso de una amenaza de este tipo, se pusieran absolutamente todos los recursos necesarios para realizar estas misiones, en el ejemplo de Apofis, los investigadores explican que “si el asteroide atraviesa un ojo de la cerradura en cinco años o más, entonces hay tiempo suficiente para enviar dos exploradores, uno para medir las dimensiones del asteroide y el otro para empujarlo ligeramente fuera de pista como prueba, antes de enviar el “impactador principal”. Si el paso del ojo de la cerradura ocurre dentro de dos a cinco años, puede haber tiempo para enviar un explorador para medir el asteroide y ajustar los parámetros de un proyectil más grande, antes de enviar el impactador hacia el espacio para desviar el asteroide. Si Apophis pasa por su ojo de la cerradura dentro de un año terrestre o menos, ya sería demasiado tarde”.
Puede parecer un escenario de ciencia ficción, pero en las próximas décadas, y a buen seguro en los próximos siglos, nos tendremos que enfrentar a este tipo de amenazas cósmicas. La Inteligencia Artificial está destinada a liderar la defensa de nuestro planeta, tanto en detección temprana de las amenazas como en los cálculos necesarios para hacerles frente.
Más historias que también te pueden interesar:
Todo lo que necesitas saber sobre asteroides y cómo diferenciarlos
El proyecto ruso para detección y alerta de asteroides peligrosos
Referencias científicas y más información
Hefele, John D., et al. “Identifying Earth-Impacting Asteroids Using an Artificial Neural Network”. Astronomy & Astrophysics, vol. 634, febrero de 2020, DOI:10.1051/0004-6361/201935983.
Paek, Sung Wook, et al. “Optimization and Decision-Making Framework for Multi-Staged Asteroid Deflection Campaigns under Epistemic Uncertainties”. Acta Astronautica, vol. 167, febrero de 2020, DOI:10.1016/j.actaastro.2019.10.042.
Jennifer Chu “How to deflect an asteroid” MIT News
