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Inteligencia artificial en el espacio

Inteligencia artificial. Cada vez oímos hablar más de ello. Algunos prometen que transformará la sociedad para mejor, otros afirman que es peligroso. ¿Cómo nos aseguramos de que se utilice de forma eficaz y segura en el espacio?

¿Qué es la inteligencia artificial?

La IA se refiere a la capacidad de una computadora o robot para imitar la inteligencia humana. Podría abarcar, por ejemplo, los ordenadores que analizan datos de forma independiente o los sistemas autónomos integrados en los vehículos sin conductor.

Hoy en día, es común que la IA se logre a través del aprendizaje automático. El aprendizaje automático enseña a las máquinas a aprender por sí mismas. Es una forma de "entrenar" un algoritmo relativamente simple para que se vuelva más complejo. Se introducen enormes cantidades de datos en el algoritmo, que se ajusta y mejora con el tiempo.

El aprendizaje profundo es una técnica especializada dentro del aprendizaje automático, mediante la cual una máquina utiliza redes neuronales artificiales de varias capas para entrenarse en tareas complejas como el reconocimiento de imágenes. 

Esto puede suceder a través del aprendizaje supervisado (por ejemplo, alimentando a un sistema con fotos de la Luna y la Tierra hasta que pueda identificar con éxito ambas) o el aprendizaje no supervisado, donde la red encuentra estructura por sí misma. Ejemplos de aprendizaje profundo son los servicios de traducción en línea, los chatbots y los sistemas de navegación.

-Inteligencia Artificial

Ya estamos empezando a ver cómo se implementa la IA en las nuevas tecnologías espaciales. Se utiliza para controlar grandes constelaciones de satélites, para analizar las enormes cantidades de datos que recopilan los satélites y para procesar datos directamente a bordo de los satélites.

Pero hay potencial para ir más allá. Y es por eso que la ESA, incluidos los elementos de Descubrimiento y Preparación de las Actividades Básicas de la Agencia, está explorando nuevas formas en que la IA puede hacer que todas las áreas del espacio, desde la observación de la Tierra hasta la navegación por satélite, sean más efectivas.

¿Qué está haciendo Discovery & Preparation en esta área?

En 2022, ESA Discovery financió 12 proyectos que exploraron si podemos aplicar los últimos desarrollos en IA y paradigmas informáticos avanzados para hacer que los satélites sean más reactivos, ágiles y autónomos. 

Fueron seleccionados a través de la convocatoria de ideas de la Plataforma de Innovación en Espacios Abiertos 'Computación cognitiva en la nube en el espacio'. La esperanza era generar nuevas aplicaciones prácticas que apoyen la vida en la Tierra y nuestra exploración de otros planetas.

Algunos de los proyectos investigaron cómo los satélites equipados con IA podrían mejorar directamente nuestra vida en la Tierra, por ejemplo, detectando de forma más eficaz las fugas de metano y gestionando las catástrofes desde el espacio.

Otros analizaron cómo estos satélites más inteligentes podrían respaldar una exploración más sostenible de la Luna y hacer que los rovers lunares sean más independientes. Obtenga más información y descubra la lista completa de proyectos en nuestro artículo dedicado.

-Representación de 11 de los 12 proyectos seleccionados en la convocatoria "Computación cognitiva en la nube en el espacio"

Varios de los proyectos de computación cognitiva se centraron en constelaciones de satélites, que estamos viendo cada vez más en nuestro mundo moderno. Estos son complicados de operar y requieren maniobras regulares para evitar colisiones.

En el año 2000, Discovery ya estaba estudiando la posibilidad de automatizar las constelaciones, por ejemplo, permitiendo la navegación autónoma, el análisis de telemetría y las actualizaciones de software.

Un estudio más reciente desarrolló aún más la idea, centrándose en la gestión autónoma de constelaciones complejas para reducir la carga de trabajo de los operadores terrestres. Otros estudios de Discovery investigaron cómo un enjambre de pequeños satélites puede desarrollar una conciencia colectiva, y analizaron cómo se puede utilizar la IA en operaciones y tecnologías avanzadas de misiones, así como en conceptos, mecanismos y arquitecturas de seguridad innovadores.

También en 2022, Discovery puso en marcha una serie de proyectos para desarrollar software, conceptos y protocolos para llevar al límite el laboratorio espacial experimental OPS-SAT de la ESA. Varios de ellos incluían IA. 

El gerente de la nave espacial OPS-SAT, David Evans, dijo que "la IA es un término amplio para una caja de herramientas efectivamente infinita, y fue genial ver aplicaciones concretas utilizando una variedad de herramientas de todo el campo".

- Uso de la IA para la observación de la tierra

Los proyectos OPS-SAT que utilizan IA incluyeron la ejecución de algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar la calidad de imagen de la nave espacial, el desbloqueo de nuevos métodos para emplear el aprendizaje profundo en la nave espacial, la detección y el seguimiento de características en la superficie de la Tierra, el uso de una técnica de IA llamada "aprendizaje por refuerzo" para controlar mejor la orientación de la nave espacial y la detección de bosques mediante el aprendizaje profundo.

El año anterior, Discovery proporcionó financiación a 26 proyectos que trabajaban en la detección y el seguimiento de la basura marina mediante satélites. Varios de ellos hicieron uso de la IA, por ejemplo, entrenando modelos de IA para detectar ciertos tipos de plástico, utilizando la IA para identificar partículas de plástico flotantes y combinando la IA con drones para detectar automáticamente la basura plástica sumergida.

- Detección de diferentes tipos de basura con IA

La navegación autónoma es una aplicación clave de la IA, que nos ayudaría a navegar por la Tierra y otros planetas. Un estudio de Discovery exploró el uso de la IA para ayudar a las naves espaciales a navegar de forma independiente en entornos desconocidos. El Equipo de Conceptos Avanzados (ACT) de la ESA también investigó el uso del aprendizaje automático en el área de guiado, navegación y control. En particular, estudiaron el uso de grandes enjambres de pequeños robots que comparten su información en una red: si un robot aprende por experiencia que una determinada maniobra es beneficiosa, todo el enjambre lo aprende. A esto se le llama aprendizaje de la colmena.

Con la tarea de preparar a la ESA para un cambio disruptivo, el ACT ha trabajado en varios otros proyectos relacionados con la IA, incluida la evaluación de tecnologías inspiradas en el cerebro para aplicaciones espaciales, el uso de la IA para mapear la geometría y la gravedad de las rocas espaciales, así como para desarrollar nuevos materiales.

Recientemente también se han logrado grandes avances en el procesamiento del lenguaje natural basado en IA, impulsado principalmente por chatbots y asistentes domésticos vocales. Un estudio de Discovery convirtió estas tecnologías en procesos de ingeniería espacial, estudiando cómo el procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a los ingenieros espaciales en sus actividades diarias.

Aplicaciones de IA/ML en toda la ESA

Pasar de esta investigación exploratoria a aplicaciones espaciales reales puede parecer un gran paso, pero la ESA ya está empezando a utilizar la IA en sus misiones espaciales. Por ejemplo, los rovers pueden navegar de forma autónoma alrededor de obstáculos y la descarga de datos de los rovers de Marte se está programando utilizando IA. La inteligencia artificial también está ayudando a los astronautas a bordo de la Estación Espacial Internacional (ISS), de la que se pueden encontrar más detalles en la siguiente sección de este artículo.

La misión de defensa planetaria Hera de la ESA hará uso de la IA mientras se dirige a través del espacio hacia un asteroide, adoptando un enfoque similar al de los coches autónomos. Si bien la mayoría de las misiones en el espacio profundo tienen un conductor definitivo en la Tierra, Hera fusionará datos de diferentes sensores para construir un modelo de su entorno y tomar decisiones a bordo, todo de forma autónoma.

Prueba de Navegación autónoma de la Nave espacial Hera

Los satélites que orbitan la Tierra también requieren más autonomía, ya que necesitan realizar maniobras más frecuentes para evitar colisiones para evadir cantidades cada vez mayores de desechos espaciales. En enero de 2021, la ESA y el Centro Alemán de Investigación de Inteligencia Artificial (DFKI) crearon ESA_Lab@DFKI, un laboratorio de transferencia de tecnología que trabaja en sistemas de IA para la autonomía de los satélites, las capacidades para evitar colisiones y mucho más.

Además, la ESA ha adquirido una amplia experiencia en el uso de la IA para analizar enormes cantidades de datos con el fin de extraer información significativa. Esta técnica ya se ha implementado en aplicaciones más "terrenales", como la monitorización del número de coches en un centro comercial, la predicción de los resultados financieros de los minoristas, la vigilancia del cambio climático y el apoyo a las fuerzas policiales en sus esfuerzos por atrapar a los autores.

La observación de la Tierra es un área en la que la IA ya se está utilizando más ampliamente. La ESA está trabajando actualmente en un Gemelo Digital de la Tierra, una réplica alimentada constantemente con datos de observación de la Tierra e IA para ayudar a visualizar y pronosticar la actividad natural y humana en el planeta.

Y el panel de control de la Agencia de «Observación rápida de la Tierra» muestra cómo se puede utilizar la IA para supervisar los indicadores económicos: por ejemplo, la combinación de datos de satélites comerciales e IA se ha utilizado para supervisar los cambios en la producción de un fabricante de automóviles en Alemania y el tráfico aéreo en el aeropuerto de Barcelona. Además, FSSCat, lanzada en septiembre de 2020, es la primera misión europea de observación de la Tierra que lleva IA a bordo, en forma de chip de IA ɸ-sat-1. Al filtrar los datos a bordo, ɸ-sat-1 está mejorando la eficiencia del envío de grandes cantidades de datos a la Tierra.

La IA también se está aplicando a la navegación por satélite, donde puede mejorar la predicción meteorológica espacial y terrestre, y ayudar a identificar drones rebeldes en el espacio aéreo sensible. La navegación equipada con IA mejora el rendimiento de los coches y barcos autónomos; un proyecto dirigido por la ESA aplicó la IA para lograr un conocimiento autónomo de la situación, lo que permitió a un barco detectar de forma fiable su propio entorno.

¿Qué están haciendo otras agencias espaciales en este ámbito?

CIMON con el astronauta de la ESA Alexander Gerst

El Centro Aeroespacial Alemán (DLR) lleva muchos años desarrollando métodos de IA para aplicaciones espaciales y terrestres y en 2021 creó un Instituto de Seguridad de la Inteligencia Artificial. En 2018, DLR lanzó un asistente de IA para apoyar a sus astronautas en sus tareas diarias a bordo de la ISS. El CIMON (Crew Interactive MObile companioN) totalmente controlado por voz es capaz de ver, hablar, oír, entender e incluso volar. CIMON regresó después de 14 meses, pero CIMON-2 llegó en diciembre de 2019 para reemplazarlo.

La NASA también está utilizando la IA para muchas aplicaciones, y ha creado un Grupo de Inteligencia Artificial que realiza investigaciones básicas que respaldan el análisis científico, las operaciones de naves espaciales, el análisis de misiones, las operaciones de redes de espacio profundo y los sistemas de transporte espacial. La Agencia investigó cómo hacer que las redes de comunicación fueran más eficientes y fiables mediante el uso de la radio cognitiva, que selecciona las zonas de "ruido blanco" en las bandas de comunicación y las utiliza para transmitir datos; De este modo, se maximiza el uso de las limitadas bandas de telecomunicaciones disponibles y se minimizan los tiempos de retardo. También aplicó IA para calibrar imágenes del Sol, mejorando los datos que los científicos utilizan para la investigación solar. Para la exploración del espacio profundo, la NASA también ha estudiado el diseño de naves espaciales y módulos de aterrizaje más autónomos, de modo que las decisiones puedan tomarse in situ, eliminando el retraso resultante de los tiempos de retransmisión de las comunicaciones.

La NASA cooperó con Google para entrenar sus extensos algoritmos de IA para examinar de manera efectiva los datos de la misión de exoplanetas Kepler para buscar señales de un exoplaneta que cruza frente a su estrella madre. Esta exitosa colaboración condujo rápidamente al descubrimiento de dos nuevos exoplanetas que los científicos humanos habían pasado por alto. Tras su éxito, la IA se ha utilizado en los datos de la misión TESS de la NASA para identificar exoplanetas candidatos.

Cronología de exoplanetas de la ESA y la NASA

El cohete Epsilon de la agencia espacial japonesa (JAXA) fue el primero de la historia en incorporar inteligencia artificial; Al realizar comprobaciones y supervisar su rendimiento de forma autónoma, Epsilon hace que el lanzamiento de una carga útil al espacio sea más sencillo que nunca. JAXA también desarrolló un robot inteligente llamado 'Int-ball' que toma fotografías de experimentos en la ISS, ahorrando a los astronautas un tiempo valioso.

Mientras tanto, la agencia espacial francesa CNES trabajó con la empresa francesa Clemessy para optimizar el llenado de los tanques de cohetes utilizando redes neuronales de IA, la Agencia Espacial del Reino Unido financió un proyecto que utiliza IA para detectar restos arqueológicos enterrados en imágenes satelitales, y la Agencia Espacial Italiana incluso cofundó una empresa centrada en la IA.