Los investigadores del Centro de Vuelo Espacial Goddard de la Nasa en Greenbelt, Maryland, están investigando el uso del aprendizaje automático para ayudar en el análisis rápido de datos de muestras de rover y ayudar a los científicos en la Tierra a diseñar estrategias para el uso más eficiente del tiempo de un rover en un planeta.
“Este algoritmo de aprendizaje automático puede ayudarnos a filtrar rápidamente los datos y señalar qué datos probablemente sean los más interesantes o importantes para que los examinemos”, dijo Xiang “Shawn” Li, científico de espectrometría de masas en el laboratorio de Entornos Planetarios en el Goddard de la NASA.
El algoritmo se pondrá a prueba primero con datos de Marte, operando en una computadora terrestre utilizando datos recopilados por el instrumento Analizador de Moléculas Orgánicas de Marte (MOMA).
El analizador es uno de los principales instrumentos científicos de la próxima misión ExoMars, el rover Rosalind Franklin , liderado por la ESA (Agencia Espacial Europea). El rover, cuyo lanzamiento está previsto no antes de 2028, busca determinar si alguna vez existió vida en el Planeta Rojo.
