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馃殌 Inteligencia Artificial en la Exploraci贸n Espacial [ 馃幀 DOCUMENTAL ]

Exploraci贸n Espacial, 驴C贸mo nos llevar谩 la inteligencia artificial a las estrellas?

驴Recuerdas esta frase? 芦El 4 de agosto de 1997, las computadoras se volvieron autoconscientes y 25 d铆as despu茅s, comenzaron su misi贸n de exterminar a la raza humana禄. Bueno, si no est谩s viviendo en un b煤nker postapocal铆ptico hoy, es solo porque la ciencia ficci贸n no siempre acierta en sus predicciones, especialmente cuando se trata de inteligencia artificial.

Afortunadamente, no hay Skynet gobernando el mundo hoy (aunque existe un programa de reconocimiento facial llamado as铆 en China). Y es muy poco probable que Siri y Alexa se vuelvan sensibles y comiencen a pedirnos que respondamos a todas sus preguntas.

El uso m谩s o menos casual de la inteligencia artificial, a menudo abreviada como IA, es una constante en todas las pel铆culas de ciencia ficci贸n que cuentan con una nave espacial, un centro de control o algunos robots… comenzando con la inteligencia m谩s famosa de todas, HAL 9000, que se niega a permitir que el astronauta David Bowman vuelva a bordo porque sabe que tiene la intenci贸n de desactivarlo.

Representando uno de los mayores temores de la humanidad sobre el progreso de la tecnolog铆a: 驴puede una m谩quina volverse sensible y decidir por s铆 misma lo que est谩 bien y lo que est谩 mal?

Hoy en d铆a, los microchips ya permiten realizar c谩lculos m谩s r谩pido que nuestras neuronas. Actualmente, la computadora m谩s r谩pida del mundo es la supercomputadora Summit, ubicada en el Laboratorio Nacional Oak Ridge en Tennessee.

La velocidad de Summit es de 200 petaflops, lo que significa 200 millones de billones de c谩lculos por segundo. Para hacer lo que Summit puede hacer en un abrir y cerrar de ojos, cada persona en la Tierra tendr铆a que realizar un c谩lculo cada momento de cada d铆a durante 305 d铆as.

Pero la IA no se trata solo de velocidad. M谩s bien, podr铆amos definirla como la capacidad de un sistema tecnol贸gico para resolver problemas o realizar tareas y actividades t铆picas de la mente y las habilidades humanas.

Por supuesto, con una velocidad y una capacidad de an谩lisis de datos miles de veces mayor que la de los humanos. Y adem谩s, la capacidad, adquirida ahora desde hace algunos a帽os, de interactuar con los humanos a trav茅s del llamado lenguaje natural. Tal y como hizo HAL 9000 con los astronautas de Discovery One hace m谩s de medio siglo.

驴Qu茅 ha cambiado desde entonces? Y sobre todo, 驴puede la inteligencia artificial ayudarnos realmente a acelerar ese proceso tecnol贸gico capaz de llevarnos hacia las estrellas?

El documental:

Inteligencia Artificial en la Exploraci贸n Espacial:

Era 1968 cuando en todas las pantallas de cine del mundo HAL 9000 conversaba con los pilotos de la misi贸n a J煤piter, llevando a cabo sus 贸rdenes e informando de los problemas a bordo. Hoy, los ingenieros de la NASA est谩n desarrollando su propia interfaz de estilo ChatGPT que permitir谩 a los astronautas hablar con sus naves espaciales y a los controladores de misi贸n conversar con robots impulsados por IA que exploran planetas y lunas lejanos.

GPT-4, o Generative Pre-trained Transformer 4, es un sistema de procesamiento del lenguaje natural que utiliza el aprendizaje profundo para generar texto. Fue desarrollado por OpenAI, un laboratorio de investigaci贸n centrado en el avance de la inteligencia artificial general, y se entren贸 en un enorme conjunto de datos de texto de 75 gigabytes, que incluye libros, art铆culos y otras fuentes. Esto le permite generar respuestas que son indistinguibles de las conversaciones humanas en t茅rminos de lenguaje, y mucho m谩s competentes y fiables en t茅rminos de ciencia.

El GPT-4 a bordo de la nave espacial ser谩 obviamente un asistente virtual mucho m谩s avanzado que el que conocemos, y permitir谩 resolver problemas de todo tipo, realizar maniobras complejas o llevar a cabo un experimento cient铆fico de la mejor manera posible; por un lado, evitando que la tripulaci贸n tenga que consultar los complejos manuales de a bordo, y por otro lado, evitando tener que comunicarse con el centro de control cada vez.

La idea es llegar a un punto en el que tengamos interacciones conversacionales con las naves espaciales y ellas puedan hacerlo a su vez para alertarnos de cualquier anomal铆a. En el espacio, los robots y los astronautas se enfrentan a menudo a situaciones complejas e imprevisibles. GPT-4 puede utilizarse para ayudarles a tomar decisiones de forma r谩pida y precisa. Al analizar los datos y el contexto de una situaci贸n determinada, GPT-4 puede generar una lista de posibles soluciones, ordenadas en funci贸n de su probabilidad de 茅xito. Esto puede ayudar a tomar decisiones sobre c贸mo proceder en situaciones inciertas y urgentes.

GPT-4 tambi茅n puede utilizarse para generar instrucciones detalladas para robots. Esto tiene el potencial de hacer que la exploraci贸n espacial sea mucho m谩s eficiente, ya que los robots podr铆an programarse para realizar tareas complejas sin necesidad de intervenci贸n humana. Tambi茅n podr铆a ayudar al desarrollo de naves espaciales aut贸nomas, ya que GPT-4 podr铆a utilizarse para generar instrucciones para los sistemas de inteligencia artificial a bordo.

Por lo tanto, ser谩 una interfaz que permitir谩 a los astronautas hablar con sus naves espaciales para obtener de ellas todo tipo de informaci贸n, pero tambi茅n a los controladores de misi贸n conversar con robots impulsados por IA que exploran planetas y lunas lejanos.

Se prev茅 que una primera encarnaci贸n de la IA se implemente en Lunar Gateway, la estaci贸n espacial extraterrestre prevista como parte del programa Artemis. Otro ejemplo de asistente -esta vez NO virtual- es 芦Cimon 2禄, un robot dise帽ado por Airbus que puede considerarse un asistente m贸vil.

Cimon 2 es un peque帽o robot que se mueve dentro de las naves espaciales mediante un sistema de ventiladores y act煤a como base de datos de informaci贸n, ordenador y c谩mara manos libres. Ya ha sido probado a bordo de la Estaci贸n Espacial Internacional, de la que se convertir谩 b谩sicamente en un miembro adjunto, demostrando la futura cooperaci贸n desenfrenada entre humanos y m谩quinas inteligentes.

 

Para ser justos, la inteligencia artificial no es una aplicaci贸n completamente nueva en el campo espacial. Los algoritmos de aprendizaje autom谩tico ya han desempe帽ado un papel clave en la realizaci贸n de misiones controladas a distancia en el pasado. Estos algoritmos se est谩n ampliando ahora a sistemas de inteligencia artificial y robots completamente operativos para ayudar a los viajeros espaciales de una manera nunca vista antes.

En la NASA, ahora est谩n convencidos de que el futuro de la exploraci贸n espacial est谩 estrechamente ligado al desarrollo de sistemas cada vez m谩s independientes y de alto rendimiento. De hecho, la capacidad tecnol贸gica actual de nuestra especie no permite el uso de tripulaciones humanas en programas de exploraci贸n de larga distancia (llegar a Marte requiere un esfuerzo incre铆ble), por lo que nuestros reemplazos rob贸ticos tendr谩n que ser capaces de decidir aut贸nomamente qu茅 curso de acci贸n tomar en caso de anomal铆as t茅cnicas o dudas sobre las estrategias de b煤squeda.

Esto significa que para una exploraci贸n espacial m谩s precisa necesitaremos necesariamente una inteligencia artificial que pueda actuar de forma aut贸noma y funcionar como un control de la misi贸n situado en el lugar de exploraci贸n. Esta directiva tendr谩 que aplicarse especialmente al control de la navegaci贸n aut贸noma de los rovers planetarios, donde los algoritmos de IA permitir谩n al rover analizar las caracter铆sticas del terreno por s铆 mismo, identificar obst谩culos y planificar rutas 贸ptimas para atravesar un terreno.

Al aprovechar las t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico, el rover podr谩 aprender de experiencias pasadas, adaptarse a las condiciones cambiantes y seleccionar las rutas m谩s eficientes para llegar a los sitios de exploraci贸n designados.

Otro aspecto cr铆tico de la IA en los rovers planetarios es el an谩lisis e interpretaci贸n de datos. Los rovers adquieren grandes cantidades de datos de sensores, incluidas im谩genes, datos espectrales y mediciones geol贸gicas. Los algoritmos de inteligencia artificial procesan y analizan estos datos para extraer informaci贸n valiosa, como identificar posibles signos de vida pasada o presente, caracterizar formaciones geol贸gicas y detectar dep贸sitos minerales.

Mediante el uso de t茅cnicas avanzadas de reconocimiento de im谩genes, reconocimiento de patrones y miner铆a de datos, la inteligencia artificial permitir谩 al rover realizar descubrimientos cient铆ficamente significativos en entornos extraterrestres.

Bas谩ndose en el an谩lisis de datos en tiempo real y en los objetivos de la misi贸n, los sistemas de inteligencia artificial tambi茅n podr谩n tomar decisiones aut贸nomas sobre qu茅 muestras recoger, qu茅 谩reas explorar con mayor detalle y qu茅 experimentos priorizar. Esta capacidad permitir谩 al rover hacer un uso eficiente de los recursos limitados, maximizando el rendimiento cient铆fico de la misi贸n.

Por 煤ltimo, tambi茅n es necesario hacer inteligentes los sistemas de navegaci贸n espacial, especialmente durante las operaciones en 贸rbita baja. Para seguir con los sistemas que ya est谩n en uso, cabe mencionar que el cohete Falcon 9 de SpaceX lleva mucho tiempo utilizando un sistema de piloto autom谩tico para permitir que la nave realice operaciones aut贸nomas, como el acoplamiento con la Estaci贸n Espacial Internacional.

El sistema calcula la trayectoria del cohete en el espacio, teniendo en cuenta el consumo de combustible, la interferencia atmosf茅rica e incluso el 芦aleteo禄 de los fluidos dentro del motor. Pero no solo eso. SpaceX utiliza algoritmos para asegurar que sus sat茅lites no colisionen con otros objetos orbitales o transitorios en el espacio. De hecho, sus sistemas de navegaci贸n aut贸nomos les permiten detectar peligros cercanos en tiempo real y tomar medidas evasivas ajustando la velocidad y la trayectoria del sat茅lite.

Tambi茅n disponemos de sistemas que nos ayudan a reducir al m铆nimo la cantidad de informaci贸n que debe transferirse a tierra, una operaci贸n que puede ocupar al ordenador de a bordo y al transmisor durante varias horas al d铆a. En 2020, por ejemplo, una IA experimental a bordo de un sat茅lite encargado de monitorizar el hielo polar y la humedad del suelo descart贸 im谩genes consideradas irrelevantes o redundantes, reduciendo el tiempo de transmisi贸n en un 88%.

La ayuda de la inteligencia artificial es tambi茅n muy importante para hacer frente a uno de los problemas m谩s actuales de la era espacial: la proliferaci贸n de los llamados desechos espaciales, un t茅rmino utilizado para describir los objetos en 贸rbita terrestre liberados por las actividades humanas.

Pueden ser cualquier cosa, desde sat茅lites antiguos, etapas de cohetes o fragmentos de naves espaciales que fueron lanzadas pero nunca llegaron al espacio. Se estima que 500 millones de piezas de desechos espaciales orbitan nuestro planeta en este momento, formando una capa de basura tan densa que representa un peligro creciente para el lanzamiento de nuevos objetos a la 贸rbita.

Tengan en cuenta que los controladores de naves espaciales deben realizar diariamente maniobras complicadas para evitar colisiones entre sat茅lites que viajan en 贸rbita terrestre 芦baja禄. Y tengan en cuenta tambi茅n que cada d铆a hay al menos un centenar de 芦encuentros cercanos禄 entre sat茅lites y desechos espaciales que los operadores encargados deben supervisar y evaluar cuidadosamente, cada uno de los cuales requiere el despliegue de un equipo multidisciplinar que est谩 de guardia las 24 horas del d铆a.

Y cada maniobra evasiva, adem谩s de ser 芦molesta禄 porque siempre se realiza al l铆mite, tambi茅n implica un considerable consumo de combustible y, por lo tanto, un considerable gasto econ贸mico. Todo, solo y 煤nicamente para 芦regatear el rechazo de turno禄.

Pero es casi innecesario especificar que la frecuencia de estos encuentros 芦desagradables禄 est谩 destinada a aumentar en proporci贸n al aumento de los residuos terrestres en 贸rbita.

El objetivo es que los modelos de inteligencia artificial mejoren las predicciones de 贸rbita para los objetos en 贸rbita terrestre baja. Estos objetos orbitan la Tierra movi茅ndose a miles de metros por segundo, y sus trayectorias pueden verse alteradas repentinamente por las fluctuaciones en la densidad atmosf茅rica. Un modelo f铆sico se utiliza para generar predicciones iniciales sobre las 贸rbitas de la mayor铆a de los objetos, y un modelo de aprendizaje autom谩tico se utiliza para predecir los errores en los modelos f铆sicos.

驴Y c贸mo orientarse en la superficie de otro cuerpo celeste? Encontrar el camino en un entorno alien铆gena como la Luna o Marte todav铆a no es tan f谩cil como abrir una aplicaci贸n de navegaci贸n basada en GPS. Por supuesto, tambi茅n se podr铆a instalar una red de sat茅lites GPS en la Luna y en Marte, pero este reto tan caro podr铆a evitarse actualmente con la ayuda de la inteligencia artificial.

Hasta ahora, los veh铆culos en Marte y los astronautas en la Luna solo se han movido unos pocos kil贸metros, y su ubicaci贸n siempre ha sido muy sencilla. Pero ahora los investigadores est谩n trabajando para proporcionar un m茅todo seguro incluso para transferencias largas. Se han preguntado: 芦Si pudi茅ramos proporcionarle a un sistema de inteligencia artificial un mapa virtual de un cuerpo celeste, 驴ser铆a suficiente tomar una foto de los alrededores para que el sistema pueda averiguar d贸nde est谩 y dirigirse al punto de destino elegido?禄.

Para probar si este tipo de sistema realmente podr铆a funcionar, los investigadores construyeron una Luna virtual con 2,4 millones de im谩genes de su superficie tomadas por un rover hipot茅tico. Luego, proporcionaron las im谩genes capturadas por estas c谩maras hipot茅ticas a la inteligencia artificial, que form贸 un mapa virtual gigante y pudo habilitar de manera efectiva la navegaci贸n en la superficie virtual de la Luna. En teor铆a, una persona que se encuentra en la superficie de la Luna deber铆a poder ubicarse tomando fotograf铆as de su entorno y haciendo que la inteligencia artificial compare las im谩genes reales con las im谩genes simuladas del planeta.

El siguiente objetivo de estos investigadores es hacer lo mismo con un cuerpo celeste real, que, por supuesto, ser谩 Marte. Pero el uso m谩s urgente de la inteligencia artificial, es innegable, es lo que reclaman aquellos que sue帽an con el advenimiento de los viajes interestelares tempranos. Sin embargo, un sue帽o que actualmente es completamente imposible de realizar debido a las distancias extremas de las estrellas, la brevedad de la vida humana y la falta de tecnolog铆a real en lo que respecta a los motores de naves espaciales capaces de viajar a velocidades cercanas a la luz.

Cuando una nave espacial se acerca a la velocidad de la luz, las leyes de la relatividad entran en juego y el tiempo se comporta de manera diferente. Esto significa que a bordo de la nave espacial, el tiempo fluye m谩s lentamente que en la Tierra. Para los viajes que implican viajar grandes distancias a altas velocidades, esto podr铆a resultar en discrepancias significativas entre el tiempo experimentado por la tripulaci贸n y el tiempo que pasa para los que est谩n en la Tierra. Este efecto, conocido como dilataci贸n del tiempo, podr铆a tener implicaciones significativas para los viajes interestelares.

Las tripulaciones experimentar铆an el tiempo de manera diferente al resto del mundo, lo que podr铆a provocar retrasos en las comunicaciones y otros desaf铆os log铆sticos. Los cient铆ficos a煤n est谩n trabajando para comprender plenamente las implicaciones de la dilataci贸n del tiempo en los viajes interestelares y para desarrollar soluciones para mitigar sus efectos. Sin embargo, se espera que, precisamente a trav茅s de la supervisi贸n de una IA basada en la ingenier铆a, el tiempo necesario para desarrollar tecnolog铆as innovadoras en este sentido pueda acortarse en gran medida.

Por el momento, todo lo que la IA podr谩 hacer en este campo es lo que ya hemos expuesto hasta ahora: optimizar el rendimiento de las naves espaciales y garantizar la seguridad y el bienestar de los astronautas durante posibles (e improbables) misiones tripuladas.

Un 谩rea clave en la que la IA dar谩 forma al futuro de los viajes interestelares es sin duda la navegaci贸n aut贸noma de naves espaciales. En las vastas distancias interestelares, la navegaci贸n precisa se convierte en algo cr铆tico para el 茅xito de la misi贸n. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar datos de sensores en tiempo real, mapas celestes y otra informaci贸n relevante para guiar de forma aut贸noma las naves espaciales, realizar correcciones de rumbo y navegar por campos gravitatorios complejos.

Las t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico permiten a los modelos de inteligencia artificial aprender de misiones anteriores, adaptarse a condiciones din谩micas y optimizar las estrategias de navegaci贸n para un viaje intertelar m谩s r谩pido y eficiente.

La inteligencia artificial tambi茅n puede revolucionar la gesti贸n de recursos durante las misiones interestelares. Con recursos limitados y duraciones prolongadas, el uso eficiente de la energ铆a, el agua y otros suministros esenciales se vuelve vital. Los sistemas basados en inteligencia artificial pueden optimizar la asignaci贸n de recursos, monitorear los patrones de consumo e incluso habilitar sistemas de reciclaje de circuito cerrado para sostener a los astronautas durante per铆odos prolongados.

A trav茅s del monitoreo continuo y el control adaptativo, la IA garantizar谩 una utilizaci贸n 贸ptima de los recursos, minimizando el desperdicio y reduciendo la dependencia de misiones de reabastecimiento externo.

La inteligencia artificial contribuye a la seguridad y el bienestar de los astronautas durante los viajes interestelares. Los sistemas de inteligencia artificial pueden monitorear la salud de la tripulaci贸n, detectar peligros potenciales o anomal铆as y brindar atenci贸n m茅dica en tiempo real.

Al analizar los signos vitales, los datos fisiol贸gicos y los registros m茅dicos, los algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar los primeros signos de problemas de salud, brindar atenci贸n m茅dica y ayudar en la respuesta de emergencia. Esta capacidad garantiza intervenciones oportunas, mejora la seguridad de la tripulaci贸n y mitiga los riesgos asociados con la exposici贸n prolongada a la radiaci贸n espacial y la microgravedad.

La inteligencia artificial mejora significativamente la precisi贸n y la eficiencia del an谩lisis de datos en astrof铆sica. Aprovechando las metodolog铆as avanzadas de reconocimiento de patrones y miner铆a de datos, los algoritmos de inteligencia artificial extraen informaci贸n significativa de conjuntos de datos enormes.

Esta capacidad permite a los astr贸nomos investigar fen贸menos c贸smicos con una precisi贸n sin precedentes, facilitando la identificaci贸n de eventos astron贸micos raros, la detecci贸n de ondas gravitacionales y la exploraci贸n de intrincados procesos c贸smicos que antes eran dif铆ciles de discernir. La destreza computacional de la inteligencia artificial y la capacidad de manejar datos complejos contribuyen inmensamente a expandir nuestra comprensi贸n del cosmos.

Un 煤ltimo aspecto a considerar es la superaci贸n de lo que se conoce como el fen贸meno del 芦excedente de producci贸n de datos禄, ya que la revoluci贸n digital que hemos experimentado en las 煤ltimas d茅cadas ha provocado que los archivos cient铆ficos contengan muchos m谩s datos de los que los cient铆ficos pueden examinar en su vida.

Alguien ha logrado calcular que hasta el 90 por ciento de lo que produce la investigaci贸n espacial en t茅rminos de datos, fotograf铆as, an谩lisis y art铆culos… es casi totalmente ignorado por la comunidad cient铆fica, ya sea por falta de tiempo objetiva o por una especie de sobrecarga informativa capaz de da帽ar la capacidad de atenci贸n.

As铆 que imagina lo que podr铆a suponer la ayuda de una inteligencia virtual que, en cambio, penetre en todos los archivos, lea documentos, analice fotos y compare datos de todo lo producido por sat茅lites, misiones y rovers dispersos por el sistema solar… 隆Nuestro horizonte c贸smico se volver铆a instant谩neamente cien veces m谩s grande! Y este es un proceso cognitivo que ya ha comenzado y que se realizar谩 plenamente en muy pocos a帽os…

隆Chicos, creedme… estamos a punto de ver grandes cosas!

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