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<\/p>\nEl sistema, que funciona como redes neuronales, podr\u00eda aplicarse a futuras misiones espaciales.<\/p>\n
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Son, sin duda, las siglas de moda. La IA, o Inteligencia Artificial, empieza ya a rodearnos por todas partes, tanto a trav\u00e9s de internet y sus servicios como en los dispositivos electr\u00f3nicos que usamos a diario, entre ellos el m\u00f3vil.<\/p>\n
Pero las aplicaciones de la IA parecen no tener l\u00edmite. Y su desarrollo puede ahora ayudar a los cient\u00edficos a predecir la probabilidad de que exista vida en otros planetas. Un estudio reci\u00e9n presentado en la Semana Europea de Astronom\u00eda y Ciencias Espaciales (que se celebra en Liverpool) por un grupo de investigadores de la Universidad de Plymouth, en efecto, demuestra c\u00f3mo es posible utilizar redes neuronales para clasificar planetas en cinco categor\u00edas diferentes, estimando en cada caso la probabilidad de que en ellos exista vida. Un sistema que podr\u00eda utilizarse perfectamente en futuras misiones espaciales de exploraci\u00f3n.<\/p>\n
Las redes neuronales artificiales son sistemas que tratan de replicar la forma de aprender del cerebro humano y resultan especialmente \u00fatiles para identificar patrones que resultan demasiado complicados de procesar por parte de un cerebro biol\u00f3gico.<\/p>\n
Bajo la direcci\u00f3n de Christopher Bishop, el equipo de cient\u00edficos entren\u00f3 una red neuronal para que clasificara exoplanetas en cinco categor\u00edas diferentes, en funci\u00f3n de si se parecen m\u00e1s a la Tierra actual, a la Tierra primitiva, a Marte, a Venus o a la luna de Saturno Tit\u00e1n. Los cinco mundos de referencia son rocosos y poseedores de una atm\u00f3sfera, adem\u00e1s de estar entre los objetos \u00abm\u00e1s habitables\u00bb de nuestro Sistema Solar.<\/p>\n
En palabras de Bishop, \u00abestamos interesados en estas redes neuronales para que establezcan las prioridades de exploraci\u00f3n de una nave espacial hipot\u00e9tica, inteligente e interestelar, que sea capaz de escanear un sistema planetario a distancia\u00bb.<\/p>\n
Seg\u00fan el investigador, \u00abtambi\u00e9n estamos estudiando el uso de antenas desplegables de gran \u00e1rea para recoger los datos de una sonda interestelar que se encuentre a mucha distancia de la Tierra. Algo que ser\u00eda muy necesario si esta tecnolog\u00eda llega a utilizarse en naves espaciales rob\u00f3ticas en el futuro\u00bb.<\/p>\n
Las observaciones atmosf\u00e9ricas, o espectros, de los cinco cuerpos elegidos del Sistema Solar fueron suministradas a la red neuronal, a la que despu\u00e9s se le pidi\u00f3 que las clasificara en cinco tipos planetarios. Como sabemos que, por ahora, la existencia de vida solo est\u00e1 confirmada en la Tierra, la clasificaci\u00f3n de la IA utiliz\u00f3 una m\u00e9trica de \u00abprobabilidad de vida\u00bb basada en las propiedades atmosf\u00e9ricas y orbitales bien conocidas de los cinco mundos de referencia.<\/p>\n
Con estas premisas, Bishop entren\u00f3 a la red neuronal con m\u00e1s de cien perfiles espectrales diferentes, cada uno de ellos con cientos de par\u00e1metros que contribuyen de un modo u otro a la habitabilidad. Y los resultados, por el momento, han sido satisfactorios, ya que la red funcion\u00f3 correctamente al presentarle un perfil espectral atmosf\u00e9rico de prueba y que no hab\u00eda visto antes.<\/p>\n
\u00abDados los resultados obtenidos hasta el momento -afirma Angelo Cangelosi, supervisor del proyecto- el m\u00e9todo puede resultar extremadamente \u00fatil a la hora de categorizar diferentes tipos de exoplanetas\u00bb.<\/p>\n
La t\u00e9cnica tambi\u00e9n puede ser ideal para seleccionar objetivos para futuras observaciones, dado el aumento en el detalle y las capacidades mejoradas de las nuevas misiones espaciales de observaci\u00f3n, como la Ariel, de la ESA, y el Telescopio James Webb, de la NASA.<\/p>\n
Fuente: ABC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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