En matière d’exploration spatiale, les robots sont bien plus performants que les humains. C’est pourquoi la NASA souhaite envoyer des chiens robots sur la Lune. Contrairement à nous, ces appareils n’ont pas besoin de sustentation, d’air frais ou d’eau pour rester debout. Cependant, ils ont besoin de l’intelligence humaine pour les contrôler dans leurs missions. Les progrès de l’intelligence artificielle pourraient même changer la donne.
Les progrès récents de la technologie d’apprentissage automatique ont permis aux ordinateurs de jouer un rôle plus actif dans la science planétaire. Durant une réunion de l’American Geophysical Union (AGU), des scientifiques ont discuté de la manière dont l’intelligence artificielle change la façon dont nous apprenons à connaître notre système solaire.
Parmi les exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les missions spatiales, citons la capacité à identifier les volcans sur Mercure, à planifier les futurs atterrissages sur Europa et même à détecter les roches sur d’autres planètes.
L’intelligence artificielle permet d’améliorer l’exploration spatiale
Cette technologie présente plusieurs avantages, comme la rapidité et la capacité à traiter de grandes quantités de données. L’identification des roches dans les images d’autres planètes peut être une tâche fastidieuse pour les humains. Cependant, une intelligence artificielle pourrait les détecter sur une lune entière en seulement 30 minutes.
D’autre part, elle permet aux équipes de scientifiques et de chercheurs d’économiser du temps et des efforts. Mais ce n’est pas tout. L’intelligence artificielle peut également être utilisée dans les futures missions spatiales, permettant aux sondes de réagir en temps réel aux dangers et même d’atterrir automatiquement si nécessaire.
Bien sûr, il est peu probable que l’IA remplace les activités scientifiques humaines à court ou moyen terme, mais c’est un outil précieux à considérer.
Le système solaire exploré en détail grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique.
La détection des roches est importante pour déterminer la sécurité des atterrissages. Il permet également de mieux comprendre les processus géologiques qui créent les cratères sur un corps céleste. L’identification manuelle de ces caractéristiques peut demander beaucoup de temps et d’efforts, mais un algorithme d’apprentissage automatique peut traiter les données beaucoup plus rapidement.
Un autre exemple est l’identification d’un terrain chaotique sur Europe, l’une des lunes de Jupiter. Europe présente un intérêt particulier pour les astronomes en raison de la possibilité d’une vie extraterrestre sous sa croûte glacée, où d’énormes océans capables d’accueillir la vie sont censés exister. La cartographie de l’emplacement des morceaux de glace à la surface d’Europe est cruciale pour la planification des futures missions, et l’intelligence artificielle peut aider à cette tâche en analysant rapidement les images et en identifiant les structures de surface.
En général, l’intelligence artificielle est un outil très précieux. Qu’ils soient capables de générer des images avec DALL-E 2, du texte avec ChatGPT, ou même de détecter des maladies. À ces tâches s’ajoute désormais la capacité d’aider les scientifiques à analyser les données et à prendre des décisions plus efficacement dans le domaine des sciences planétaires.
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