El espacio siempre se ha considerado la última frontera de la exploración humana. Ahora también se está convirtiendo en la última frontera para la inteligencia artificial.
En diciembre, el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA utilizó los modelos Claude de Anthropic para planificar dos rutas de travesía del róver Perseverance. Los planificadores humanos revisaron y corrigieron la ruta antes de cargarla.
En mayo, la NASA e IBM desplegaron un modelo de IA comprimido en la Estación Espacial Internacional y en un satélite. Este identificó inundaciones y nubes desde la órbita: fue la primera prueba de este tipo en el espacio.
En julio, los astronautas de la EEI probaron un gran modelo de lenguaje para responder preguntas sobre procedimientos de mantenimiento técnico.
Estos experimentos reflejan un cambio en la ingeniería espacial. Durante décadas, los ingenieros en la Tierra definían con precisión las acciones de las naves en el espacio. Ahora los investigadores comprueban si los sistemas no deterministas, como la IA generativa, pueden dar a las naves flexibilidad para interpretar el entorno y planificar tareas.
Robert Ambrose, exjefe del departamento de software, robótica y simulación de la NASA, señala que los ingenieros siempre han evitado los resultados no deterministas, porque el comportamiento del sistema depende del camino por el que llegó a la situación.
Sin embargo, en misiones como la inmersión en la pluma de agua de Europa, la luna de Júpiter, la decisión debe tomarse al instante: la señal desde la Tierra llegaría demasiado tarde. «Esto es completamente imposible sin una verdadera autonomía», afirma Ambrose.
La empresa Icarus Robotics desarrolla el sistema robótico de vuelo libre Joy. Tras las pruebas en ingravidez en Canadá, planean enviarlo a la EEI para trasladar cargas entre módulos. La empresa comienza con la teleoperación para recopilar datos con los que entrenar el trabajo autónomo.
El problema radica en la física de la microgravedad: los modelos entrenados en la Tierra fracasan de inmediato en el espacio. Apenas hay datos del entorno real, y la empresa construye su propio conjunto de datos a partir de simulaciones y pruebas.
Ufuk Topçu, de la Universidad de Texas en Austin, subraya que el objetivo no es garantizar la ausencia de errores. Hay que empezar con aplicaciones limitadas, estudiar el comportamiento de los sistemas y ampliar gradualmente su uso.
El auge comercial en el espacio acelera la innovación: las misiones se diseñan y se lanzan más rápido que nunca.
