El modelo de inteligencia artificial de NVIDIA para salvar la Tierra, obtiene financiamiento de la NASA.

NVIDIA's AI model to save Earth receives funding from NASA.

Es impresionante ver las lluvias de meteoros iluminar el cielo nocturno. Sin embargo, la amenaza de objetos celestes más grandes colisionando con la Tierra representa un peligro real. Para contrarrestar esta posible catástrofe, un equipo liderado por el profesor de física Philip Lubin y sus estudiantes universitarios en la Universidad de California, Santa Bárbara (UCSB), está trabajando en una innovadora iniciativa de Defensa Planetaria PI-Terminal. Su objetivo es detectar y mitigar las amenazas espaciales de manera más eficiente, y recientemente han recibido fondos de fase II de la NASA para su investigación. NVIDIA ha proporcionado al equipo una tarjeta gráfica NVIDIA RTX A6000 a través de su Programa de Aceleración de Investigación Aplicada para ayudarlos en su misión. Adentrémonos en los detalles de este innovador proyecto de IA que tiene como objetivo proteger nuestro planeta de los peligros cósmicos.

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Pulverizando Amenazas Espaciales

El objetivo principal de la iniciativa de Defensa Planetaria PI-Terminal es detectar amenazas relevantes más pronto y tomar medidas decisivas para minimizar su impacto. Ante una colisión inminente, el equipo de UCSB planea utilizar una serie de penetradores cinéticos de hipervelocidad. Estos dispositivos especializados están diseñados para pulverizar y desmontar un asteroide o pequeño cometa, neutralizando eficazmente la amenaza antes de que llegue a la superficie de la Tierra. Al desintegrar estos cuerpos celestes, el daño potencial y el riesgo para la vida en la Tierra pueden ser enormemente minimizados.

Detectando la Catástrofe Inminente

Reconocer las amenazas es el primer paso crucial para proteger la Tierra. Lubin y sus estudiantes han aprovechado el poder de la inteligencia artificial (IA) para analizar grandes cantidades de datos astrofísicos. Si bien las encuestas modernas recopilan cantidades masivas de datos, procesar y analizar esta información a la velocidad requerida es un desafío. Para superar este obstáculo, el equipo de UCSB está diseñando una encuesta a gran escala adaptada a la defensa planetaria. Esta encuesta generará aún más datos, los cuales deben ser procesados y analizados rápidamente.

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Entrenando un Centinela de IA

El grupo de Lubin ha entrenado una red neuronal llamada “You Only Look Once Darknet” utilizando técnicas de aprendizaje automático. Este sistema de detección de objetos casi en tiempo real funciona en menos de 25 milisegundos por imagen. Al utilizar un gran conjunto de datos de imágenes etiquetadas, la red neuronal ha sido entrenada para identificar características geométricas de bajo nivel como líneas, bordes, círculos y amenazas como asteroides y cometas. Los primeros resultados indican que el proceso de extracción de fuentes impulsado por IA es hasta 10 veces más rápido y casi 3 veces más preciso que los métodos tradicionales.

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Potenciando la Velocidad de Procesamiento

Para acelerar su proceso de análisis de imágenes, el equipo de UCSB ha incorporado la GPU NVIDIA RTX A6000 y la plataforma de cómputo paralelo CUDA. El equipo enfrentó inicialmente desafíos para reducir el tiempo de procesamiento y cumplir con los requisitos de memoria de la GPU. Sin embargo, con los 48 GB de memoria de la RTX A6000, pueden manejar gráficos complejos y grandes conjuntos de datos sin sacrificar el rendimiento. Al implementar nuevos algoritmos basados en CuPy, el equipo redujo significativamente su tiempo de sustracción e identificación, lo que permitió que toda la tubería se ejecutara en solo seis segundos.

Abordando los Desafíos Técnicos

A medida que el proyecto crece y acumula más datos de entrenamiento, el equipo enfrenta el desafío de manejar tamaños de archivo cada vez mayores. La generosa capacidad de memoria de la RTX A6000 permite al equipo manejar conjuntos de datos de imágenes con resoluciones de aproximadamente 100 megapíxeles. Esta potente GPU elimina el cuello de botella de transferencia de datos, garantizando un procesamiento y análisis fluidos.

Simulaciones Realistas para Soluciones Precisas

El equipo de UCSB realiza simulaciones para demostrar varios aspectos de su proyecto. Estas simulaciones incluyen la modelización de los efectos terrestres de las ondas de choque y los pulsos de luz óptica emitidos por fragmentos que se queman en la atmósfera terrestre. El equipo desarrolla códigos personalizados en C++ y Python multiprocesador y multihilo para simulaciones locales. Para visualizaciones más intensivas, como el intercepto de hipervelocidad de fragmentos amenazantes, el equipo depende de la instalación de Supercomputación Avanzada de la NASA (NAS) en el Centro de Investigación Ames de la NASA. Equipados con CPUs Intel Xeon y GPUs NVIDIA RTX A6000, los superordenadores NAS proporcionan más de 13 petaflops de rendimiento informático.

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Nuestra Opinión

La decisión de la NASA de invertir en tecnología de IA para la exploración espacial parece estar en la dirección correcta. La iniciativa de Defensa Planetaria PI-Terminal liderada por el profesor Philip Lubin y su equipo en UCSB representa un enfoque innovador para proteger la Tierra de las amenazas espaciales. El modelo combina tecnología de vanguardia en IA, como la GPU NVIDIA RTX A6000, y métodos innovadores de procesamiento y análisis de datos. Esto lo hace capaz de detectar y mitigar los peligros cósmicos de manera más rápida y eficiente que nunca antes. Con su investigación y desarrollo en curso, el equipo nos acerca un paso más a un futuro más seguro donde podemos admirar con confianza las lluvias de meteoros sin temor a lo desconocido.

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