Un algoritmo escanea viejas fotos astronómicas para detectar asteroides peligrosos

Edward Tsang Lu, un ex astronauta de la NASA, ha desarrollado un algoritmo que puede escanear imágenes astronómicas antiguas en busca de rocas espaciales desapercibidas, lo que ayuda a detectar objetos que algún día podrían poner en peligro la Tierra.

El proyecto ya está activo, y no necesita de hardware en forma de observatorios dedicados a identificar NEOs (near Earth orbit, cercanos a la órbita de la Tierra) peligrosos.

Por ahora, es puro data mining sobre algo más de un siglo de imágenes fotográficas astronómicas, y aislar ese 60% de objetos potencialmente peligrosos que se estima no han sido identificados en el Cinturón Asteroidal. Hace 20 o 30 años era imposible imaginar la fuerza bruta de cálculo para esta tarea.

Esto empieza justamente el año en que la NASA lanza su misión DART, a saber, lanzar una sonda de gran masa, impactar con un asteroide tipo y ver cuánto se lo logra desviar de su órbita conocida.

La agencia espacial china tiene otro proyecto similar que despega este año.