Una Noche Estrellada: El Sistema de Cámaras Basado en Inteligencia Artificial Descubre Dos Nuevas Lluvias de Estrellas

Los investigadores del Instituto SETI y el Laboratorio de Desarrollo de Frontera utilizan un sistema de cámaras optimizado en las GPU NVIDIA TITAN para estudiar meteoros todas las noches.
por Angie Lee

Detectar un destello de meteorito en el cielo es un evento raro para la mayoría de las personas, a menos que sean los operadores del proyecto de vigilancia de lluvias de meteoros CAMS, que con frecuencia detectan más de mil en una sola noche y recientemente descubrieron dos nuevas lluvias.

CAMS, que significa “Cameras for Allsky Meteor Surveillance” (Cámaras para la vigilancia de meteoros en el cielo), se fundó en 2010. Desde 2017, ha sido mejorado por investigadores que utilizan IA en el Laboratorio de Desarrollo de Frontera, en asociación con la NASA y el Instituto SETI.

El proyecto utiliza IA para identificar si un punto de luz que se mueve en el cielo nocturno es un pájaro, un avión, un satélite o, de hecho, un meteoro. La red CAMS consta de cámaras que toman fotografías del cielo, a una velocidad de 60 cuadros por segundo.

El proceso de IA también verifica los hallazgos para confirmar la dirección desde la cual los meteoritos, pequeños trozos de cometas que causan meteoros, se acercan a la Tierra. El entrenamiento del modelo de IA del proyecto está optimizado en las GPU NVIDIA TITAN alojadas en el Instituto SETI.

Los avistamientos de meteoros de cada noche se mapean en el portal de lluvia de meteoritos de la NASA, una herramienta de visualización disponible al público. Todas las lluvias de meteoros identificadas desde 2010 están disponibles en el portal.

CAMS detectó dos nuevas lluvias de meteoros a mediados de mayo, llamadas gamma Piscis Austrinids y sigma Phoenicids. Se agregaron al data center de meteoros de la Unión Astronómica Internacional, que ha registrado 1.041 lluvias de meteoros únicas hasta la fecha.

El análisis detectó que ambas lluvias fueron causadas por meteoroides de cometas de períodos prolongados, que tardan más de 200 años en completar una órbita alrededor del sol.

Mejora del Proceso de Clasificación de Meteoros

Peter Jenniskens, investigador principal de CAMS, ha estado clasificando meteoros desde que fundó el proyecto en 2010. Antes de tener acceso a las GPU de NVIDIA, Jenniskens miraba las imágenes que recolectaban estas cámaras y juzgaba a simple vista si una curva de luz de un objeto examinado se ajustaba a la categorización de un meteoro.

Ahora, el proceso de CAMS está completamente automatizado, desde la transferencia de datos de un observatorio al servidor del Instituto SETI hasta el análisis de los hallazgos y su visualización en el portal en línea todas las noches.

Con la ayuda de la IA, los investigadores han podido expandir el proyecto y centrarse en su impacto en el mundo real, dijo Siddha Ganju, arquitecto de soluciones de NVIDIA y miembro del comité directivo técnico de IA de FDL.

«El objetivo de estudiar el espacio es descubrir las incógnitas de las incógnitas», dijo Ganju. “Queremos saber lo que todavía no podemos saber. El acceso a los datos, los instrumentos y la potencia de computación es la santa trinidad disponible en la actualidad para hacer descubrimientos que hubieran sido imposibles de lograr hace 50 años”.

El entusiasmo público en torno a la red CAMS la ha impulsado a multiplicar por cuatro la cantidad de cámaras desde que el proyecto comenzó a incorporar la IA en 2017. Con estaciones en todo el mundo, desde Namibia hasta los Países Bajos, el proyecto ahora busca lluvias de meteoros de una hora de duración, que solo son visibles en una pequeña parte del mundo en un momento dado.

Aplicar la Información Recopilada

Cuando el modelo de IA identifica un meteoro, calcula la dirección de la que proviene. Según Jenniskens, los meteoros vienen en grupos, llamados corrientes de meteoroides, que en su mayoría son causados por cometas. Un cometa puede acercarse desde Júpiter o Saturno, afirmó, y cuando está tan lejos, es imposible verlo hasta que se acerca a la Tierra.

El objetivo del proyecto es permitir a los astrónomos observar la trayectoria de un cometa que se aproxima y brindar el tiempo suficiente para determinar el impacto potencial que puede tener en la Tierra.

El mapeo de todas las lluvias de meteoros detectables nos acerca un a descubrir cómo se ve todo el sistema solar, dijo Ganju, algo crucial para identificar los peligros potenciales de los cometas.

Pero este mapa, el portal de lluvia de meteoros de la NASA, no es solo para uso profesional. La herramienta de visualización se puso a disposición en línea con el objetivo de “democratizar la ciencia para los ciudadanos y fomentar el interés en el proyecto”, según Ganju. Cualquiera puede usarlo para averiguar qué lluvias de meteoros se pueden ver cada noche.

Consulta una cronología de los descubrimientos CAMS notables.