Detectar asteroides desde el móvil

Sacar el smartphone o el portátil y rastrear, en tiempo real, los asteroides más peligrosos, aquellos que podrían impactar con la Tierra. Es el sueño de un equipo multidisciplinar de cinco españoles que ya son finalistas del NASA Space Apps Challenge, una competición a nivel mundial con la que la agencia estadounidense pretende explotar el potencial creativo del planeta para explorar aplicaciones tecnológicas a futuro.

La de este equipo de españoles —compuesto por dos informáticos, un ingeniero informático, un ingeniero industrial y astrónomo amateur y un periodista— mezcla una tendencia de moda, las redes neuronales, con un problema clásico de la astronomía: la detección e identificación de asteroides. Competirán con otros cinco proyectos en la categoría de mejor uso de datos, entre los que se encuentra un generador de mapas 3D planetarios diseñado por un equipo guatemalteco. 1287 aplicaciones de cinco continentes han competido por entrar entre los finalistas. Otro equipo español, autores del proyecto Jet Set Mars que propone una solución viable para la exploración marciana, es también finalista en la categoría de Mejor Hardware.

La primera fase del proyecto fue participar en un hackatón de tres días en el Campus Madrid de Google. La segunda, refinar la idea durante un mes hasta tener una versión sencilla y viable de la aplicación. "Lo que queremos de aquí a un mes es que le pueda dar cuatro o cinco datos y me diga qué tipo de NEO es y una fecha estimada de impacto con la Tierra, si es que va a impactar", explica Gema Parreño, informática que lidera el proyecto. "Evidentemente, para una versión final me gustaría una representación en 3D de las órbitas de los objetos, el Sol y la Tierra y que se pudiera incluso individualizar para visualizar el posible impacto".

Las redes neuronales son la punta de lanza del machine learning, una de las tendencias señaladas como punteras para 2016 por consultoras como Gartner. Parreño explica por qué suponen una revolución desde el punto de vista del desarrollo. “La diferencia entre redes neuronales y otras técnicas de machine learning es que se produce un proceso de automatización del aprendizaje". Esta funcionalidad en tiempo real permite que la red neuronal chequee, cada cierto tiempo, si su clasificación es correcta. "Cuando estás observando un neo, un cuerpo celestial, hay ciertos parámetros que van cambiando con lapsos de tiempo. Por tanto cambia la clasificación del objeto orbital”.

El programa que hace posible el fácil manejo de estos complejos algoritmos, Tensorflow, el sistema de machine learning de segunda generación de Google que ha liberado para permitir que cualquier programador pueda usarlo. La principal ventaja para Parreño, la previsualización. "Puedes ver todos los nodos de la red y los parámetros para comprobar cómo aprende. Te ahorra mucho tiempo de debuggeado [argot informático que se refiere a la comprobación de errores durante la ejecución de programas]".

La ambición del equipo va más allá del uso de las bases de datos de la NASA para dar una aproximación de fecha de impacto y clasificación. "La NASA va un poco más justita en bancos de imágenes. Si pudiéramos cruzar los datos de la Estación Espacial Internacional (ISS) o de los principales telescopios, podríamos mejorar muchísimo el modelo". Parreño explica por qué: "Tensorflow está cambiando las reglas del juego en Machine Vision. Se están creando solo base de datos con imágenes para enseñarle a las máquinas efectos con imágenes. Ejemplo, se crea un banco de imágenes para que una máquina pueda reconocer un gatito. 4.000 fotos de gatitos. Le meto otra foto y reconoce la diferencia".

El potencial de negocio que el equipo ve a la implementación de redes neuronales a astronomía es "brutal". Pero la dimensión humana del desafío antes de saber si lograrán un producto viable para la NASA y las otras grandes agencias espaciales los satisface. "Intentar resolver problemas de la humanidad a mí por lo menos me estimula. Si me preguntan cuál es mi plan para este finde, contesto: ¡Detectar asteroides!". El lunes se sabrá si esos fines de semana merecen no solo un puesto de honor, si no la victoria en el concurso.