Coelum Astronomia 251 - 2021 - Page 67

e come ancora oggi esso stia cambiando, per esempio per effetto degli impatti meteorici sulla sua superficie. In questo caso per svolgere al meglio il compito di studio e “sorveglianza”, gli scienziati della NASA hanno pensato di strutturare un algoritmo per controllare la formazione di nuovi crateri da impatto sulla superficie del pianeta.

La sfida è complessa, ma utilissima per aiutare le attività di ricerca degli scienziati che avranno il tempo di concentrarsi sugli aspetti più profondi della ricerca, mentre l’algoritmo analizza i dati provenienti dalle fotografie scattate al pianeta.

Questa nuova tecnica è stata utilizzata sui dati provenienti dalla Context Camera del Mars Reconnaissance Orbiter (MRO), in particolare su un campione di 112.000 fotografie raccolte. In questo mare incredibile di dati il rapporto simbiotico tra scienziati e AI ha funzionato a meraviglia e ha portato a individuare nuovi gruppi di crateri (veri e propri cluster).

Per farci raccontare com’è nata l’intuizione che ha

portato allo sviluppo dell’algoritmo utilizzato per l’analisi delle foto di MRO, abbiamo parlato con Kiri Wagstaff, computer scientist presso il JPL (Jet Propulsion Laboratory) della NASA, che si è occupata direttamente dello sviluppo del progetto.

La Context Camera di MRO riesce a catturare panorami molto ampi e si muove insieme ad altri due importanti strumenti per la missione: HiRISE (High Resolution Imaging Science Experiment) e lo spettrometro CRISM (Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars). Le foto scattate dalla prima camera sono molto efficaci per guidare questi altri due strumenti che, successivamente, possono concentrarsi sui dettagli e su un’elaborazione delle informazioni preliminari raccolte.

In alto. Kiri Wagstaff, computer scientist presso il JPL (Jet Propulsion Laboratory) della NASA.

A sinistra. Una rappresentazione artistica dell’orbiter marziano Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) della NASA. Crediti: NASA/JPL

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