Que a NASA está estudando Marte, isso provavelmente você já sabe. A novidade agora é que os cientistas perceberam que estão gastando muito tempo analisando imagens das crateras e comparando-as com outras fotografias na busca de sinais que indiquem mudanças ou formação de novos buracos ao longo dos anos.

Isso é importante para determinar a data aproximada de quando cada cratera se formou. Por exemplo, em uma imagem de 2016 não havia cratera, já em 2018, na foto do mesmo local, havia um buraco. Nesta análise, os cientistas entendem que a alteração aconteceu em algum momento entre esses anos. Dessa forma, é possível estudar as crateras mais antigas de Marte e assim, compreender a história do planeta. 

É quase um jogo dos sete erros, mas que demora mais ou menos 40 minutos analisando as imagens tirada pela Context Camera do Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) da NASA. Há 15 anos estudando a superfície marciana, o MRO já tirou 112 mil fotos de baixa resolução de milhares de quilômetros do solo do Planeta Vermelho. Estamos falando de 4.480.000 minutos, ou 74.666.667 horas, ou 3.111.1111 dias, ou 8,5 anos analisando fotografias.

Agora imagine se houvesse uma tecnologia que pudesse reduzir o tempo de observação de cada imagem para cinco segundos? Foi justamente isso que os pesquisadores da Agência Espacial Americana fizeram: desenvolveram um algoritmo utilizando inteligência artificial (IA) capaz de escanear as fotografias em buscas de sinais de novas crateras.  

Para que isso fosse possível, os pesquisadores começaram com uma prévia de apenas de 7 mil imagens da Context Camera, analisadas pela AI no supercomputador da NASA, o Jet Propulsion Laboratory (JPL). Algumas fotografias já tinham crateras confirmadas pelo High-Resolution Imaging Science Experiment (HiRISE), outro instrumento que faz parte da sonda MRO, e outras imagens não tinham crateras confirmadas. 

De um lado, a inteligência artificial identificava novas crateras nas imagens analisadas em apenas cinco segundos, de outro, os cientistas da NASA verificavam por conta própria usando o HiRISE.

Gary Doran, cientista do JPL disse que a ideia é dividir o problema em partes menores que podem ser resolvidas em paralelo. 

Ingrid Daubar, cientista planetária que ajudou a criar a IA, disse à Wired que a possibilidade de usar o conhecimento da máquina para estudar uma grande quantidade de dados e encontrar coisas que de outra forma não teriam encontrado é emocionante.

O uso de inteligência artificial de alta sensibilidade para ajudar os cientistas com as questões do espaço já é realidade. Recentemente, pesquisadores da Universidade de Graz, na Áustria, desenvolveram um algoritmo capaz de identificar buracos coronais no Sol que eram imperceptíveis para os humanos. 

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Neste caso, a IA poderá ajudar os cientistas a identificar mais crateras em Marte e até mesmo em outros planetas com apenas semanas desde sua formação. Algo que Daubar disse que é apenas o começo e que a equipe está ansiosa para encontrar muito mais.

[Big Think]