Publicado el 10 de marzo de 2022
«Desert Fireball Network» es un sistema de cámaras que monitorean el cielo nocturno en busca de bolas de fuego.
Este sistema funciona en Australia.
Entonces, cuando las cámaras detectan una bola de fuego, realizan una triangulación para determinar la zona de impacto en tierra.
Una vez que identifican la zona de impacto, envían a un equipo de científicos para hacer una búsqueda terrestre del meteorito.
Pero hay un problema.
El problema es que esa zona de caída, puede ser un área de varios kilómetros cuadrados.
En otras palabras, encontrar el meteorito toma mucho tiempo y es un trabajo agotador.
Imagina a 6 personas caminando en forma de línea, separadas a 10 metros cada uno.
Van caminando lentamente mientras observan el suelo a cada paso.
Así van barriendo la zona por varios días, hasta dar con el paradero del meteorito.
Si es que lo encuentran, ya que la tasa de éxito es de un 20%.
Ahora, esta forma de búsqueda está a punto de cambiar.
Resulta que el día 1° de abril de 2021, cayó un meteorito en la llanura de Nullarbor, en Australia.
Se trata de una zona de matorrales, casi desértica, y donde hay pocos árboles.
Por suerte, las cámaras del sistema Desert Fireball Network detectaron la bola de fuego.
El resultado es que el área de caída del meteorito era de 5 kilómetros cuadrados.
Y ahora es cuando entra en acción un grupo de investigadores del Centro de Ciencia y Tecnología Espacial de la Universidad de Curtin, en Australia.
Ellos desarrollaron unos algoritmos de visión computacional para identificar anomalías en las imágenes.
Como por ejemplo, una lata de coca cola, una serpiente, un zapato o meteorito.
Cualquier cosa que no fuera natural al paisaje.
Para la captura de imágenes, usaron 2 drones para hacer el barrido en la zona.
Estas eran las características:
- drone DJI Matrice 300
- cámara Zenmuse P1 de 44MP
- área de 5,1 km2
- traslapes de 20%
El barrido con los drones fue a una altura muy baja, lo que permitió obtener imágenes de 1,8mm/pixel.
Este traslape de 20% no es suficiente para hacer un mapa, pero no fue necesario, ya que las imágenes se procesaron individualmente.
El objetivo de este traslape fue para asegurase de cubrir toda la zona con las imágenes.
Los primeros 3 días se dedicaron a capturar imágenes y a realizar el procesamiento con los algoritmos de visión computacional.
Y el cuarto día fueron a visitar a los candidatos a meteoritos.
Y uno de los candidatos era el meteorito que andaban buscando!
Pesó 70 gramos y era del tamaño de un mouse de computador.
Conclusión: este sistema permitirá que la búsqueda de meteoritos sea mucho más eficiente en el futuro.
Los algoritmos de visión computacional son un gran complemento para el uso de drones.
En este caso, el desafío era encontrar un meteorito. Pero puedes implementar algoritmos para encontrar otras cosas.
Así toma papel y lápiz, y anota algunas ideas de negocio de drones y algoritmos, para encontrar cosas de una forma más eficiente.
Si quieres profundizar en esta investigación, busca el artículo «Successful Recovery of an Observed Meteorite Fall Using Drones and Machine Learning».
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