Orientación de naves espaciales a sitios de interés en astrobiología en Marte

Los astrobiólogos apoyados por la NASA han utilizado vehículos aéreos no tripulados para determinar la precisión de los mapas atmosféricos necesarios para ubicar sitios específicos de interés para el rover en Marte.

Los mapas de Marte creados con datos de naves espaciales en órbita son un recurso fundamental para los planificadores de misiones. Estos mapas se utilizan para determinar extensos sitios de aterrizaje para futuras misiones en función del valor científico del área y la integridad del terreno cuando se trata de aterrizar una misión robótica.

Una vez que un rover como Perseverance llega a su lugar de aterrizaje, el explorador robótico se mueve por el área en busca de ubicaciones específicas que puedan ofrecer pistas sobre la geología y la habitabilidad de Marte en el pasado. El nuevo estudio examina la precisión necesaria para usar datos atmosféricos para identificar sitios de interés específicos desde arriba, en lugar de esperar a que el rover explore y evalúe dónde tomar muestras y recopilar datos.

Esta imagen de punto verde muestra dónde aterrizó el rover Perseverance de la NASA en el cráter Jezero en Marte el 18 de febrero de 2021. La imagen principal fue capturada por la cámara HiRISE a bordo del Mars Reconnaissance Orbiter de la NASA. Crédito de la imagen: NASA/JPL-CALTECH/Universidad de Arizona.

El equipo de científicos utilizó vehículos aéreos no tripulados para mapear un área del desierto de Atacama en Chile llamada Salar de Bagonales. Usando técnicas de aprendizaje profundo para analizar la información recopilada, determinaron que se necesitan datos con el doble de la resolución espacial disponible actualmente para Marte para «pasar de identificar sitios grandes en función de la habitabilidad, a identificar sitios pequeños y específicos en función de los hábitats». La obtención de datos de alta resolución permitirá a los planificadores de misiones centrarse en lugares de interés pequeños y específicos antes de que la misión robótica abandone la Tierra.

Mapeo planetario usando aprendizaje profundo: un método para evaluar con confianza la identificación de características aplicada a hábitats en un terreno análogo de MarteAstrobiología.