Uno dei pochi laghi di lava esposti del nostro pianeta sta cambiando, e l'intelligenza artificiale sta aiutando la NASA a capire come.

Il 21 gennaio una fessura si è aperta nella parte superiore del vulcano Erta Ale in Etiopia, uno dei pochi al mondo con un lago di lava attivo nella sua caldera. I vulcanologi hanno inviato richieste per il veicolo spaziale Earth Observing 1 (EO-1) della NASA per l'immagine dell'eruzione, che era abbastanza grande da iniziare a rimodellare la sommità del vulcano.

Come si è scoperto, quella navicella era già impegnata a raccogliere dati sul lago di lava. Allertato da un rilevamento di un altro satellite, un sistema di intelligenza artificiale (A.I.) gli aveva ordinato di guardare il vulcano. Quando gli scienziati ebbero bisogno di queste immagini, erano già processati e a terra.

È una pietra miliare adatta alla missione dell'IA. quel software, chiamato Autonomous Sciencecraft Experiment (ASE), ha guidato le azioni di EO-1 per più di 12 anni, aiutare i ricercatori a studiare i disastri naturali in tutto il mondo. ASE concluderà le sue operazioni questo mese, quando la missione di EO-1 giunge al termine. ASE lascia un'eredità che suggerisce un grande potenziale per l'A.I. nella futura esplorazione dello spazio.

Oltre alla recente eruzione, L'ASE ha aiutato gli scienziati a studiare un vulcano islandese mentre i pennacchi di cenere hanno bloccato i voli in tutta Europa nel 2010. Ha anche monitorato le catastrofiche inondazioni in Thailandia. Il software ha ridotto i tempi di consegna dei dati da settimane a pochi giorni, in quanto gli utenti potrebbero inserire richieste in tempo reale.

ASE è stato sviluppato dal Jet Propulsion Laboratory della NASA a Pasadena, California, e caricato nel 2003 su EO-1, un satellite per le scienze della terra gestito dal Goddard Space Flight Center a Greenbelt, Maryland. Il software ha diretto EO-1 per avvisare i ricercatori ogni volta che rilevava eventi di interesse scientifico, e ha incaricato autonomamente la navicella di scattare foto durante i successivi passaggi orbitali.

Inoltre, gestisce una "rete di sensori, " una rete di altri satelliti e sensori di terra che "parlano" tutti tra loro, aiutando a stabilire le priorità su quali eventi concentrarsi.

"È una pietra miliare nell'applicazione dell'intelligenza artificiale, " ha detto Steve Chien, investigatore principale di ASE e capo del gruppo di intelligenza artificiale al JPL. "Dovevamo farlo per sei mesi, e abbiamo avuto così tanto successo che lo abbiamo fatto per più di 12 anni".

Il software in genere informava i ricercatori entro 90 minuti dal rilevamento di un evento. Ha quindi effettuato il downlink dei dati e ha riordinato EO-1 in poche ore, un processo che in precedenza richiedeva settimane in cui scienziati e team operativi sul campo dovevano coordinarsi.

A.I. può liberare un veicolo spaziale per agire per primo, entro parametri accuratamente programmati, permettendogli di acquisire preziosi dati scientifici che altrimenti andrebbero persi, disse Ashley Davies, scienziato capo dell'ASE e vulcanologo al JPL.

"Sta mettendo alcune intelligenze scientifiche a bordo di un veicolo spaziale, " ha detto Davies.

La recente eruzione dell'Erta Ale mette in luce la velocità e l'impatto dell'A.I. Quando a fine gennaio si è aperta una fessura lunga 3 chilometri, ha causato il collasso di parti della caldera, esattamente il tipo di evento in rapido movimento su cui è difficile acquisire dati a meno che non lo si stia osservando.

Fortunatamente, il sensore-web JPL ha una vasta portata. È composto da altri satelliti oltre a EO-1, e persino sensori a terra. Quando uno di quegli altri satelliti ha rilevato rapidi cambiamenti di temperatura alla sommità del vulcano, è stato allora che ha eseguito il ping di EO-1, che ha iniziato a progettare l'immagine del sito.

"Abbiamo colto questo evento nel momento perfetto, durante una prima, fase di sviluppo dell'eruzione, " Ha detto Davies. Ora lui e altri scienziati avevano un'idea molto migliore di come si evolve lo scarico di lava nel tempo. "Questo semplicemente non sarebbe successo senza il Volcano Sensor Web".

Sia Chien che Davies hanno convenuto che l'autonomia ha un enorme potenziale quando si tratta di studiare eventi lontani dalla Terra, dove grandi distanze rendono impossibile sapere cosa sta succedendo fino a quando l'evento non è già passato. Per esempio, A.I. potrebbe rendere molto più facile catturare quei momenti dinamici in cui una cometa passa o i vulcani iniziano a eruttare su una luna lontana.