Een van de weinige blootgestelde lavameren op onze planeet verandert, en kunstmatige intelligentie helpt NASA te begrijpen hoe.

Op 21 januari, een spleet opende zich op de top van de Erta Ale-vulkaan in Ethiopië - een van de weinige ter wereld met een actief lavameer in de caldera. Vulkanologen stuurden verzoeken om NASA's Earth Observing 1 (EO-1) ruimtevaartuig om de uitbarsting in beeld te brengen, die groot genoeg was om de top van de vulkaan opnieuw vorm te geven.

Zoals later bleek, dat ruimtevaartuig was al bezig met het verzamelen van gegevens van het lavameer. Gealarmeerd door een detectie van een andere satelliet, een kunstmatige intelligentie (A.I.)-systeem had het bevolen om naar de vulkaan te kijken. Tegen de tijd dat wetenschappers deze beelden nodig hadden, ze waren al verwerkt en op de grond.

Het is een passend sluitstuk van de missie van de AI. die software, genaamd het Autonomous Sciencecraft Experiment (ASE), heeft de acties van EO-1 meer dan 12 jaar geleid, het helpen van onderzoekers bij het bestuderen van natuurrampen over de hele wereld. ASE zal deze maand haar activiteiten beëindigen, wanneer de missie van EO-1 ten einde loopt. ASE laat een erfenis achter die wijst op een groot potentieel voor A.I. bij toekomstige verkenning van de ruimte.

Naast de recente uitbarsting, ASE hielp wetenschappers bij het bestuderen van een IJslandse vulkaan terwijl aspluimen in 2010 vluchten door heel Europa aan de grond hielden. Het volgde ook catastrofale overstromingen in Thailand. De software bracht de doorlooptijd voor gegevens terug van weken naar slechts dagen, omdat gebruikers in realtime verzoeken konden indienen.

ASE is ontwikkeld door NASA's Jet Propulsion Laboratory in Pasadena, Californië, en in 2003 geüpload naar EO-1, een aardwetenschappelijke satelliet beheerd door Goddard Space Flight Center in Greenbelt, Maryland. De software stuurde EO-1 om onderzoekers te waarschuwen wanneer het gebeurtenissen van wetenschappelijk belang ontdekte, en gaf het ruimtevaartuig autonoom de opdracht om foto's te maken tijdens daaropvolgende orbitale passen.

Aanvullend, het beheert een "sensorweb, " een netwerk van andere satellieten en grondsensoren die allemaal met elkaar "praten", helpen om prioriteiten te stellen op welke evenementen u zich moet concentreren.

"Het is een mijlpaal in de AI-toepassing, " zei Steve Chien, hoofdonderzoeker van ASE en hoofd van de Artificial Intelligence Group bij JPL. "We zouden dit zes maanden doen, en we waren zo succesvol dat we het meer dan 12 jaar hebben gedaan."

De software informeerde onderzoekers doorgaans binnen 90 minuten na het detecteren van een gebeurtenis. Vervolgens downlinkte het gegevens en gaf het binnen een paar uur een nieuwe taak aan EO-1 - een proces dat voorheen weken duurde toen wetenschappers en operationele teams ter plaatse moesten coördineren.

A.I. een ruimtevaartuig kan bevrijden om als eerste te handelen, binnen zorgvuldig geprogrammeerde parameters, waardoor het waardevolle wetenschappelijke gegevens kan vastleggen die anders verloren zouden gaan, zei Ashley Davies, hoofdwetenschapper voor ASE en een vulkanoloog bij JPL.

"Het brengt wat wetenschappelijke intelligentie aan boord van een ruimtevaartuig, ' zei Davies.

De recente uitbarsting van Erta Ale benadrukt de snelheid en impact van ruimte-A.I. Toen eind januari een spleet van 3 kilometer lang opende, het zorgde ervoor dat delen van de caldera instortten - precies het soort snel bewegende gebeurtenis waarvan het moeilijk is om gegevens vast te leggen, tenzij je ernaar uitkijkt.

Gelukkig, het JPL sensorweb heeft een groot bereik. Het bestaat uit andere satellieten dan EO-1, en zelfs sensoren op de grond. Toen een van die andere satellieten snelle temperatuurveranderingen oppikte op de top van de vulkaan, toen pingde het EO-1, die begon met het plannen van de site.

"We hebben dit evenement op het perfecte moment vastgelegd, tijdens een vroege, ontwikkelingsfase van de uitbarsting, " zei Davies. Nu hadden hij en andere wetenschappers een veel beter idee van hoe de afvoer van lava zich in de loop van de tijd ontwikkelt. "Dit zou gewoon niet zijn gebeurd zonder het vulkaansensorweb."

Zowel Chien als Davies waren het erover eens dat autonomie een enorm potentieel heeft als het gaat om het bestuderen van gebeurtenissen ver van de aarde, waar grote afstanden het onmogelijk maken om te weten wat er gebeurt totdat de gebeurtenis al voorbij is. Bijvoorbeeld, A.I. zou het veel gemakkelijker kunnen maken om die dynamische momenten vast te leggen wanneer een komeet voorbij komt of vulkanen beginnen uit te barsten op een verre maan.