Descubren meteorito gracias a un vehículo aéreo no tripulado y el aprendizaje automático

Descubren meteorito gracias a un vehículo aéreo no tripulado y el aprendizaje automático

La búsqueda de meteoritos se agiliza con el uso de drones y machine learning

La búsqueda de meteoritos ha sido tradicionalmente un proceso lento y laborioso para los científicos. Sin embargo, un equipo de investigadores en Australia ha logrado acelerar este proceso gracias al uso de vehículos aéreos no tripulados (drones) y el aprendizaje automático.

Una solución eficiente para encontrar meteoritos

Anteriormente, los científicos tenían que recorrer extensas áreas a pie durante horas, observando el suelo en busca de meteoritos recién caídos. Sin embargo, este método resultaba ineficiente y consumía mucho tiempo. Ahora, gracias a los drones y el machine learning, se ha logrado reducir significativamente el esfuerzo humano necesario para encontrar estos objetos celestes.

El proyecto pionero de Seamus Anderson

El científico planetario Seamus Anderson, de la Universidad de Curtin en Perth, Australia, fue pionero en la idea de utilizar drones para buscar meteoritos. Lo que comenzó como un concepto experimental se convirtió en un proyecto de doctorado que ha dado resultados sorprendentes.

El primer meteorito encontrado con un drone

En 2022, Anderson y su equipo informaron sobre su primer éxito en la recuperación de un meteorito encontrado con un drone. Desde entonces, han encontrado otros cuatro meteoritos en un sitio diferente, lo cual fue reportado en una reunión de la Sociedad Meteorítica en Los Ángeles el 17 de agosto.

La eficiencia de las búsquedas con drones

Según Anderson, las búsquedas con drones son mucho más rápidas que el método convencional. Se pasa de aproximadamente 300 días de esfuerzo humano a tan solo una docena o menos. Además de ser eficientes, estas búsquedas resultan emocionantes y divertidas para el equipo de investigadores.

Los desafíos de la búsqueda con drones

Aunque el uso de drones ha demostrado ser una solución eficiente, también presenta desafíos. El equipo de Anderson ha tenido que enfrentarse a terrenos remotos y difíciles de acceder en Australia Occidental y Australia Meridional. Además, el equipo debe lidiar con la posibilidad de reventar una llanta durante el viaje hacia el sitio de caída del meteorito.

El proceso de búsqueda con drones y machine learning

Una vez en el sitio de búsqueda, el equipo despliega su drone principal a una altitud de aproximadamente 20 metros. La cámara del drone toma una imagen del suelo cada segundo, y los investigadores descargan los datos cada 40 minutos cuando el drone aterriza para cambiar las baterías.

El algoritmo de machine learning

Las imágenes capturadas por el drone se dividen digitalmente en millones de secciones más pequeñas, llamadas “tiles”. Estos tiles de 2 metros de lado se introducen en un algoritmo de machine learning que ha sido entrenado para reconocer meteoritos basándose en imágenes de meteoritos reales o rocas terrestres pintadas de negro.

La revisión manual de los resultados

Aunque el algoritmo descarta la mayoría de los tiles que no contienen objetos similares a meteoritos, aún quedan alrededor de 50,000 tiles al final del día que deben ser revisados manualmente por el equipo. En ocasiones, estos tiles contienen objetos que pueden confundirse con meteoritos, como excrementos de animales, latas de metal, serpientes o canguros durmiendo.

La importancia de mejorar el algoritmo

El equipo de investigadores tiene como objetivo mejorar el algoritmo de machine learning para evitar falsos positivos, como confundir objetos no relacionados con meteoritos. Además, planean compartir su código informático de manera abierta para que otros investigadores puedan utilizarlo libremente.

El futuro de la búsqueda de meteoritos con drones

Anderson espera que los drones también puedan utilizarse en la Antártida, un lugar conocido por ser un importante centro de investigación de meteoritos. Sin embargo, este entorno helado presentará nuevos desafíos, como garantizar que el equipo electrónico sensible funcione correctamente en condiciones frígidas y superar las dificultades logísticas de trabajar en un lugar tan remoto.

En conclusión, el uso de drones y el aprendizaje automático está revolucionando la forma en que los científicos buscan meteoritos. Esta tecnología ha demostrado ser más eficiente y rápida que los métodos tradicionales, permitiendo a los investigadores descubrir y estudiar más meteoritos en menos tiempo. A medida que se mejoren los algoritmos y se superen los desafíos técnicos, es probable que los drones desempeñen un papel aún más importante en la búsqueda de objetos celestes en el futuro.

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