L'un des rares lacs de lave exposés de notre planète est en train de changer, et l'intelligence artificielle aide la NASA à comprendre comment.

Le 21 janvier, une fissure s'est ouverte au sommet du volcan éthiopien Erta Ale, l'un des rares au monde à avoir un lac de lave actif dans sa caldeira. Les volcanologues ont envoyé des demandes au vaisseau spatial Earth Observing 1 (EO-1) de la NASA pour imager l'éruption, qui était assez grand pour commencer à remodeler le sommet du volcan.

Comme ça s'est apparu, ce vaisseau spatial était déjà occupé à collecter des données sur le lac de lave. Alerté par une détection d'un autre satellite, un système d'intelligence artificielle (A.I.) lui avait ordonné de regarder le volcan. Au moment où les scientifiques ont eu besoin de ces images, ils étaient déjà traités et sur le terrain.

C'est la pierre angulaire de la mission de l'IA. Ce logiciel, appelé Autonomous Sciencecraft Experiment (ASE), guide les actions d'EO-1 depuis plus de 12 ans, aider les chercheurs à étudier les catastrophes naturelles dans le monde. ASE conclura ses opérations ce mois-ci, lorsque la mission d'EO-1 prendra fin. ASE laisse derrière lui un héritage qui suggère un grand potentiel pour l'IA. dans l'exploration spatiale future.

Outre la récente éruption, L'ASE a aidé des scientifiques à étudier un volcan islandais alors que des panaches de cendres ont immobilisé des vols à travers l'Europe en 2010. Il a également suivi les inondations catastrophiques en Thaïlande. Le logiciel a réduit le délai de traitement des données de quelques semaines à quelques jours, car les utilisateurs pouvaient faire des demandes en temps réel.

ASE a été développé par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA à Pasadena, Californie, et téléchargé en 2003 sur EO-1, un satellite des sciences de la Terre géré par le Goddard Space Flight Center à Greenbelt, Maryland. Le logiciel a demandé à EO-1 d'alerter les chercheurs chaque fois qu'il détectait des événements d'intérêt scientifique, et a chargé de manière autonome le vaisseau spatial de prendre des photos lors de passages orbitaux ultérieurs.

En outre, il gère un "capteur web, " un réseau d'autres satellites et capteurs au sol qui tous " se parlent ", aider à prioriser les événements sur lesquels se concentrer.

"C'est une étape importante dans l'application de l'IA, " a déclaré Steve Chien, chercheur principal de l'ASE et responsable du groupe Intelligence artificielle au JPL. "Nous étions censés faire ça pendant six mois, et nous avons eu tellement de succès que nous l'avons fait pendant plus de 12 ans."

Le logiciel notifiait généralement les chercheurs dans les 90 minutes suivant la détection d'un événement. Il a ensuite transféré les données et réaffecté EO-1 en quelques heures, un processus qui prenait auparavant des semaines lorsque les scientifiques et les équipes opérationnelles sur le terrain devaient se coordonner.

I.A. peut libérer un vaisseau spatial pour agir en premier, dans des paramètres soigneusement programmés, lui permettant de capturer des données scientifiques précieuses qui seraient autrement perdues, a déclaré Ashley Davies, scientifique principal à l'ASE et vulcanologue au JPL.

"C'est mettre une intelligence scientifique à bord d'un vaisseau spatial, ", a déclaré Davies.

La récente éruption de l'Erta Ale met en évidence la vitesse et l'impact de l'IA spatiale. Lorsqu'une fissure de 3 kilomètres de long s'est ouverte fin janvier, cela a provoqué l'effondrement de certaines parties de la caldeira, exactement le genre d'événement rapide sur lequel il est difficile de capturer des données à moins que vous ne le surveilliez.

Heureusement, le capteur-web JPL a une large portée. Il est composé d'autres satellites que EO-1, et même des capteurs au sol. Lorsqu'un de ces autres satellites a détecté des changements rapides de température au sommet du volcan, c'est à ce moment-là qu'il a envoyé un ping à EO-1, qui a commencé à planifier l'image du site.

"Nous avons pris cet événement au bon moment, au début, phase de développement de l'éruption, ", a déclaré Davies. Maintenant, lui et d'autres scientifiques avaient une bien meilleure idée de l'évolution de la décharge de lave au fil du temps. "Cela ne serait tout simplement pas arrivé sans le Volcano Sensor Web."

Chien et Davies ont tous deux convenu que l'autonomie a un énorme potentiel lorsqu'il s'agit d'étudier des événements loin de la Terre, où de grandes distances rendent impossible de savoir ce qui se passe tant que l'événement n'est pas déjà passé. Par exemple, I.A. pourrait rendre beaucoup plus facile la capture de ces moments dynamiques lorsqu'une comète passe ou que des volcans commencent à entrer en éruption sur une lune lointaine.