La inteligencia artificial avanza a un ritmo tal que ya no se limita a ayudar con los problemas de nuestro propio planeta.
La IA también contribuye a la exploración espacial, desde el diseño de misiones hasta el procesamiento de flujos de datos.
Un asistente de IA llamado Cimon se utilizará para reducir el estrés de los astronautas realizando las tareas que ellos le pidan.
La inteligencia artificial ha causado un gran impacto en los últimos años, permitiéndonos resolver problemas más rápido de lo que jamás habría permitido la informática tradicional. Recientemente, por ejemplo, la filial de inteligencia artificial de Google DeepMind desarrolló AlphaFold2, un programa que resolvió el problema del plegamiento de proteínas. Se trata de un problema que ha desconcertado a los científicos durante 50 años.
Los avances en IA nos han permitido progresar en todo tipo de disciplinas, y no se limitan a aplicaciones en este planeta. Desde el diseño de misiones hasta la eliminación de basura de la órbita terrestre, a continuación se presentan algunas formas en que la inteligencia artificial puede ayudarnos a aventurarnos más lejos en el espacio.
Asistentes para astronautas
¿Recuerdas a Tars y Case, los robots asistentes de la película Interstellar? Aunque estos robots aún no existen para misiones espaciales reales, los investigadores trabajan en algo similar: crear asistentes inteligentes que ayuden a los astronautas. Estos asistentes basados en IA, aunque quizá no sean tan sofisticados como los de las películas, podrían resultar increíblemente útiles para la exploración espacial.
Un asistente virtual desarrollado recientemente puede detectar posibles peligros en misiones espaciales prolongadas, como cambios en la atmósfera de la nave espacial (por ejemplo, un aumento del dióxido de carbono) o un fallo de un sensor que podría resultar potencialmente perjudicial. A continuación, alertaría a la tripulación y le sugeriría inspecciones.
Un asistente de IA llamado Cimon fue llevado a la Estación Espacial Internacional (ISS) en diciembre de 2019, donde se está probando durante tres años. Finalmente, Cimon se utilizará para reducir el estrés de los astronautas realizando las tareas que ellos le pidan. La NASA también está desarrollando un compañero para los astronautas a bordo de la ISS, llamado Robonaut, que trabajará junto a los astronautas o asumirá tareas demasiado arriesgadas para ellos.
Diseño y planificación de misiones
Planificar una misión a Marte no es tarea fácil, pero la inteligencia artificial puede facilitarla. Tradicionalmente, las nuevas misiones espaciales se basan en los conocimientos recopilados en estudios anteriores. Sin embargo, esta información a menudo puede ser limitada o no estar totalmente accesible.
Esto significa que el flujo de información técnica está condicionado por quién puede acceder a ella y compartirla con otros ingenieros de diseño de misiones. Pero ¿y si toda la información de prácticamente todas las misiones espaciales anteriores estuviera disponible para cualquier persona con la autoridad necesaria en solo unos clics? Algún día podría existir un sistema más inteligente, similar a Wikipedia, pero con inteligencia artificial capaz de responder a consultas complejas con información fiable y pertinente, para ayudar en el diseño inicial y la planificación de nuevas misiones espaciales.
Los investigadores trabajan en la idea de un asistente de ingeniería de diseño para reducir el tiempo necesario para el diseño inicial de misiones, que de otro modo requiere muchas horas de trabajo humano. “Daphne” es otro ejemplo de asistente inteligente para el diseño de sistemas de satélites de observación de la Tierra. Daphne es utilizado por ingenieros de sistemas en los equipos de diseño de satélites. Facilita su trabajo al proporcionar acceso a información relevante, incluidos los comentarios, así como respuestas a consultas específicas.
Procesamiento de datos de satélites
Los satélites de observación de la Tierra generan enormes cantidades de datos. Estos datos son recibidos por estaciones terrestres en fragmentos durante un largo período de tiempo y deben ensamblarse antes de poder analizarse. Aunque ha habido algunos proyectos de colaboración masiva para realizar análisis básicos de imágenes satelitales a muy pequeña escala, la inteligencia artificial puede acudir en nuestro rescate para el análisis detallado de datos satelitales.
Por el enorme volumen de datos recibidos, la IA ha resultado muy eficaz para procesarlos de forma inteligente. Se ha utilizado para estimar el almacenamiento de calor en zonas urbanas y para combinar datos meteorológicos con imágenes de satélite en la estimación de la velocidad del viento. La IA también ha contribuido a la estimación de la radiación solar mediante datos de satélites geoestacionarios, entre otras muchas aplicaciones.
La IA para el procesamiento de datos también puede utilizarse en los propios satélites. En investigaciones recientes, los científicos probaron diversas técnicas de IA para un sistema remoto de monitorización de la salud de satélites. Este sistema es capaz de analizar los datos recibidos de los satélites para detectar cualquier problema, predecir el rendimiento del estado de salud de los satélites y presentar una visualización para la toma de decisiones informadas.
Basura espacial
Uno de los mayores desafíos espaciales del siglo XXI es cómo abordar la basura espacial. Según la ESA, hay cerca de 34.000 objetos de más de 10 cm que suponen graves amenazas para la infraestructura espacial existente. Existen algunos enfoques innovadores para hacer frente a esta amenaza, como diseñar satélites que reingresen en la atmósfera terrestre si se despliegan en la órbita terrestre baja, de modo que se desintegren por completo de forma controlada.
Otro enfoque consiste en evitar cualquier posible colisión en el espacio, impidiendo así la creación de nueva basura. En un estudio reciente, los investigadores desarrollaron un método para diseñar maniobras de evasión de colisiones mediante técnicas de aprendizaje automático (ML).
Otro enfoque novedoso consiste en utilizar la enorme capacidad de cálculo disponible en la Tierra para entrenar modelos de ML, transmitir esos modelos a las naves espaciales que ya están en órbita o en camino, y utilizarlos a bordo para tomar diversas decisiones. Una forma de garantizar la seguridad de los vuelos espaciales ha sido propuesta recientemente mediante el uso, a bordo de la nave espacial, de redes ya entrenadas. Esto permite una mayor flexibilidad en el diseño de satélites, al tiempo que reduce al mínimo el riesgo de colisiones en órbita.
Sistemas de navegación
En la Tierra, estamos acostumbrados a herramientas como Google Maps, que utilizan GPS u otros sistemas de navegación. Pero, por ahora, no existe un sistema similar para otros cuerpos extraterrestres.
No disponemos de satélites de navegación alrededor de la Luna o Marte, pero podríamos utilizar los millones de imágenes que tenemos de satélites de observación, como el Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). En 2018, un equipo de investigadores de la NASA, en colaboración con Intel, desarrolló un sistema de navegación inteligente que utiliza IA para explorar los planetas. Entrenaron el modelo con los millones de fotografías disponibles de diversas misiones y crearon un mapa virtual de la Luna.
A medida que continuamos explorando el universo, seguiremos planificando misiones ambiciosas para satisfacer nuestra curiosidad innata y mejorar la vida humana en la Tierra. En nuestros esfuerzos, la inteligencia artificial nos ayudará tanto en la Tierra como en el espacio a hacer posible esta exploración.
