Un astrobiologiste cyborg mis à l'épreuve dans les gisements de charbon de Virginie-Occidentale

La recherche de vie sur d'autres planètes s'intensifie. Le train apparemment sans fin de rovers martiens a trouvé des preuves convaincantes d'un climat plus chaud et plus humide sur Mars. Les vaisseaux spatiaux Huygens et Cassini ont trouvé des lacs, des plages, des rivières et de la pluie sur Titan (bien que de la variété huileuse). Et l'océan sombre et chaud d'Europe semble de plus en plus attrayant pour les astrobiologistes.

Ensuite, il y a les hordes toujours plus nombreuses d'exoplanètes dans les zones habitables autour d'autres étoiles. Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour être astrobiologiste.

L'un des problèmes auxquels cette nouvelle génération de scientifiques est confrontée est la surcharge de données. Chaque image de Mars doit être examinée par un expert humain avant que le prochain mouvement du rover puisse être planifié et exécuté.

Et comme ces images sont de plus en plus nombreuses, c'est une tâche qui prend du temps. Ainsi, un moyen d'automatiser la classification de ces images, au moins partiellement, serait extrêmement utile.

Avancez Patrick McGuire à la Freie Universität de Berlin, en Allemagne et quelques amis qui ont construit et testé un système automatisé qui fait exactement cela. Ils appellent leur nouveau système l'astrobiologiste cyborg.

Le nouveau système est relativement simple. Il se compose d'un smartphone Samsung Propel, doté d'un appareil photo capable de prendre des images de 1280 x 960 pixels, connecté en bluetooth à un ordinateur portable Dell Inspiron 9300. Pour le moment, il faut un assistant humain pour porter et pointer la caméra mais il n'est pas difficile d'imaginer comment le système pourrait s'adapter à un rover autonome.

Le téléphone prend des photos du terrain au fur et à mesure qu'il se déplace, les envoyant à l'ordinateur portable pour analyse. C'est là que la partie intelligente a lieu.

L'ordinateur portable analyse chaque photo en la comparant aux images antérieures qu'il a reçues et en recherchant des similitudes entre elles. Il analyse la couleur de la scène et la texture pour calculer un score de similarité.

De cette façon, il classe les images de roches similaires et les regroupe. Ce même processus révèle également lorsque les images diffèrent de manière significative, indiquant que le terrain a changé ou qu'un objet d'intérêt est apparu dans la scène. À ce stade, le système alerte un astrobiologiste humain qui peut prendre le relais et analyser les nouvelles fonctionnalités plus en détail.

C'est pratique car le système n'a pas besoin de savoir quel type de roche il regarde, mais est toujours capable de détecter quand les choses deviennent intéressantes.

Ces gars-là ont testé le système sur des affleurements rocheux dans les bassins houillers de Virginie-Occidentale et disent qu'il est impressionnant. La procédure de correspondance d'images de ce système a très bien fonctionné… donnant une précision de 91 % pour la détection de similitude, selon McGuire and co.

C'est un appareil potentiellement utile qui pourrait rendre la vie beaucoup plus facile pour les astrobiologistes à la fois sur Terre et ailleurs. Par exemple, cela pourrait réduire considérablement la quantité de données qu'un rover martien devrait envoyer à la Terre pour analyse et donc accélérer considérablement le travail d'un rover.

Cette technique de compression d'image pourrait être utile pour donner plus d'autonomie scientifique aux rovers planétaires robotisés et pour aider les astronautes humains dans leur exploration et évaluation géologiques, disent-ils.

Les astrobiologistes n'ont jamais été aussi bons. Mais avec des systèmes comme celui-ci en préparation, ils pourraient bientôt l'avoir encore mieux.

Réf : arxiv.org/abs/1309.4024 : L'Astrobiologiste Cyborg : Mise en correspondance de textures antérieures par compression d'images pour la cartographie géologique et la détection de nouveautés

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