Las áreas sombrías de la Luna

Un algoritmo ilumina las oscuras regiones polares de nuestro satélite.

Algunas regiones del polo sur de la Luna siempre están a la sombra. [NASA/JPL/USGS]

Ciertas zonas cercanas a los polos de la Luna se hallan sumidas en una sombra perpetua y nunca reciben luz solar directa. Se ha sugerido que esas regiones permanentemente sombrías contienen abundantes reservas de hielo, que podrían revelar detalles sobre el sistema solar primitivo o ayudar a futuros visitantes a producir combustible y otros recursos. Sin embargo, fotografiar estas zonas desde los satélites que orbitan en torno a la Luna no es sencillo, de modo que su estudio plantea un reto. Los pocos fotones que se reflejan en las regiones de sombra a menudo quedan ocultos por el ruido estático de la cámara y los efectos cuánticos.

Ahora, los investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo para eliminar las interferencias y observar esas regiones sombrías. «Nuestras imágenes permiten identificar accidentes geológicos, como cráteres y rocas, con diámetros de tan solo tres metros, lo que supone una resolución entre cinco y diez veces mayor que las de otros intentos anteriores», afirma Valentin Bickel, planetólogo del Instituto Max Planck para la Investigación del Sistema Solar de Gotinga y autor principal de un artículo publicado en Nature Communications donde se describe el nuevo algoritmo.

Los investigadores reunieron más de 70.000 imágenes de áreas lunares completamente oscuras, acompañadas de datos sobre la temperatura de la cámara y su posición en la órbita, y entrenaron el algoritmo para que reconociera y eliminara el ruido del aparato. Luego abordaron el problema del ruido residual, como el generado por los efectos cuánticos que experimentan los fotones en movimiento; en esa fase, el algoritmo aprendió a partir de millones de fotos de áreas lunares iluminadas por el Sol, acompañadas de imágenes simuladas de las mismas regiones a la sombra. Ignacio López-Francos, ingeniero del Centro de Investigación Ames de la NASA y coautor del estudio, explica que fue necesario usar esa oscuridad simulada porque no existen imágenes iluminadas de las regiones permanentemente sombrías. En la fotografía digital con baja iluminación se emplea una técnica similar.

«Es una aplicación interesante del aprendizaje automático, y el modelo del ruido parece realista y adecuado para este caso concreto», valora Chongyi Li, científico computacional de la Universidad de Tecnología de Nanyang que no participó en el estudio pero emplea estrategias parecidas para mejorar imágenes submarinas.

Los investigadores usaron el algoritmo para analizar el tamaño y la distribución de cráteres y rocas en varias regiones de sombra permanente que podrían explorarse en el marco del programa lunar Artemisa de la NASA. También evaluaron el origen de diversas rocas y trazaron una posible ruta para un vehículo explorador a través de una región sombría del cráter Leibnitz, evitando obstáculos y pendientes con inclinaciones de más de 10 grados.

«Los polos suscitan un gran interés, no solo desde el punto de vista de la exploración humana, sino también por su topografía superficial», apunta José Miguel Hurtado, geólogo de la Universidad de Texas en El Paso ajeno al estudio. El hielo podría estar entremezclado en el suelo lunar o acumularse en capas más concentradas que deformarían el paisaje, añade. «Este tipo de procesamiento de imágenes permitirá poner a prueba algunas de esas hipótesis.»

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