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¿Cómo nos ayudará la inteligencia artificial en la Exploración Espacial?
¿Recuerdas esta frase? "El 4 de agosto de 1997, las computadoras se volvieron autoconscientes y 25 días después, comenzaron su misión de exterminar a la raza humana". Bueno, si no estás viviendo en un búnker postapocalíptico hoy, es solo porque la ciencia ficción 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 así 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 más o menos casual de la inteligencia artificial, a menudo abreviada como IA, es una constante en todas las películas de ciencia ficción que cuentan con una nave espacial, un centro de control o algunos robots... comenzando con la inteligencia más famosa de todas, HAL 9000, que se niega a permitir que el astronauta David Bowman vuelva a bordo porque sabe que tiene la intención de desactivarlo. Representando uno de los mayores temores de la humanidad sobre el progreso de la tecnología: ¿puede una máquina volverse sensible y decidir por sí misma lo que está bien y lo que está mal?
Hoy en día, los microchips ya permiten realizar cálculos más rápido que nuestras neuronas. Actualmente, la computadora más rápida 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 cálculos por segundo. Para hacer lo que Summit puede hacer en un abrir y cerrar de ojos, cada persona en la Tierra tendría que realizar un cálculo cada momento de cada día durante 305 días.
Pero la IA no se trata solo de velocidad. Más bien, podríamos definirla como la capacidad de un sistema tecnológico para resolver problemas o realizar tareas y actividades típicas de la mente y las habilidades humanas. Por supuesto, con una velocidad y una capacidad de análisis de datos miles de veces mayor que la de los humanos. Y además, la capacidad, adquirida ahora desde hace algunos años, de interactuar con los humanos a través del llamado lenguaje natural. Tal y como hizo HAL 9000 con los astronautas de Discovery One hace más de medio siglo.
¿Qué ha cambiado desde entonces? Y sobre todo, ¿puede la inteligencia artificial ayudarnos realmente a acelerar ese proceso tecnológico capaz de llevarnos hacia las estrellas?
El documental:
https://youtu.be/1KlmWQ8xeBM
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Inteligencia Artificial en la Exploración Espacial:
Era 1968 cuando en todas las pantallas de cine del mundo HAL 9000 conversaba con los pilotos de la misión a Júpiter, llevando a cabo sus órdenes e informando de los problemas a bordo. Hoy, los ingenieros de la NASA están desarrollando su propia interfaz de estilo ChatGPT que permitirá a los astronautas hablar con sus naves espaciales y a los controladores de misión 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 investigación centrado en el avance de la inteligencia artificial general, y se entrenó en un enorme conjunto de datos de texto de 75 gigabytes, que incluye libros, artículos y otras fuentes. Esto le permite generar respuestas que son indistinguibles de las conversaciones humanas en términos de lenguaje, y mucho más competentes y fiables en términos de ciencia.
El GPT-4 a bordo de la nave espacial será obviamente un asistente virtual mucho más avanzado que el que conocemos, y permitirá resolver problemas de todo tipo, realizar maniobras complejas o llevar a cabo un experimento científico de la mejor manera posible; por un lado, evitando que la tripulación 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 anomalía. 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 rápida y precisa. Al analizar los datos y el contexto de una situación determinada, GPT-4 puede generar una lista de posibles soluciones, ordenadas en función de su probabilidad de éxito. Esto puede ayudar a tomar decisiones sobre cómo proceder en situaciones inciertas y urgentes.
GPT-4 también puede utilizarse para generar instrucciones detalladas para robots. Esto tiene el potencial de hacer que la exploración espacial sea mucho más eficiente, ya que los robots podrían programarse para realizar tareas complejas sin necesidad de intervención humana. También podría ayudar al desarrollo de naves espaciales autónomas, ya que GPT-4 podría utilizarse para generar instrucciones para los sistemas de inteligencia artificial a bordo.
Por lo tanto, será una interfaz que permitirá a los astronautas hablar con sus naves espaciales para obtener de ellas todo tipo de información, pero también a los controladores de misión conversar con robots impulsados por IA que exploran planetas y lunas lejanos.
Se prevé que una primera encarnación de la IA se implemente en Lunar Gateway, la estación espacial extraterrestre prevista como parte del programa Artemis. Otro ejemplo de asistente -esta vez NO virtual- es "Cimon 2", un robot diseñado por Airbus que puede considerarse un asistente móvil.
Cimon 2 es un pequeño robot que se mueve dentro de las naves espaciales mediante un sistema de ventiladores y actúa como base de datos de información, ordenador y cámara manos libres. Ya ha sido probado a bordo de la Estación Espacial Internacional, de la que se convertirá básicamente en un miembro adjunto, demostrando la futura cooperación desenfrenada entre humanos y máquinas inteligentes.
Para ser justos, la inteligencia artificial no es una aplicación completamente nueva en el campo espacial. Los algoritmos de aprendizaje automático ya han desempeñado un papel clave en la realización de misiones controladas a distancia en el pasado. Estos algoritmos se están 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 están convencidos de que el futuro de la exploración espacial está estrechamente ligado al desarrollo de sistemas cada vez más independientes y de alto rendimiento. De hecho, la capacidad tecnológica actual de nuestra especie no permite el uso de tripulaciones humanas en programas de exploración de larga distancia (llegar a Marte requiere un esfuerzo increíble), por lo que nuestros reemplazos robóticos tendrán que ser capaces de decidir autónomamente qué curso de acción tomar en caso de anomalías técnicas o dudas sobre las estrategias de búsqueda.
Esto significa que para una exploración espacial más precisa necesitaremos necesariamente una inteligencia artificial que pueda actuar de forma autónoma y funcionar como un control de la misión situado en el lugar de exploración. Esta directiva tendrá que aplicarse especialmente al control de la navegación autónoma de los rovers planetarios, donde los algoritmos de IA permitirán al rover analizar las características del terreno por sí mismo, identificar obstáculos y planificar rutas óptimas para atravesar un terreno.
Al aprovechar las técnicas de aprendizaje automático, el rover podrá aprender de experiencias pasadas, adaptarse a las condiciones cambiantes y seleccionar las rutas más eficientes para llegar a los sitios de exploración designados.
Otro aspecto crítico de la IA en los rovers planetarios es el análisis e interpretación de datos. Los rovers adquieren grandes cantidades de datos de sensores, incluidas imágenes, datos espectrales y mediciones geológicas. Los algoritmos de inteligencia artificial procesan y analizan estos datos para extraer información valiosa, como identificar posibles signos de vida pasada o presente, caracterizar formaciones geológicas y detectar depósitos minerales.
Mediante el uso de técnicas avanzadas de reconocimiento de imágenes, reconocimiento de patrones y minería de datos, la inteligencia artificial permitirá al rover realizar descubrimientos científicamente significativos en entornos extraterrestres.
Basándose en el análisis de datos en tiempo real y en los objetivos de la misión, los sistemas de inteligencia artificial también podrán tomar decisiones autónomas sobre qué muestras recoger, qué áreas explorar con mayor detalle y qué experimentos priorizar. Esta capacidad permitirá al rover hacer un uso eficiente de los recursos limitados, maximizando el rendimiento científico de la misión.
Por último, también es necesario hacer inteligentes los sistemas de navegación espacial, especialmente durante las operaciones en órbita baja. Para seguir con los sistemas que ya están en uso, cabe mencionar que el cohete Falcon 9 de SpaceX lleva mucho tiempo utilizando un sistema de piloto automático para permitir que la nave realice operaciones autónomas, como el acoplamiento con la Estación Espacial Internacional.
El sistema calcula la trayectoria del cohete en el espacio, teniendo en cuenta el consumo de combustible, la interferencia atmosférica e incluso el "aleteo" de los fluidos dentro del motor. Pero no solo eso. SpaceX utiliza algoritmos para asegurar que sus satélites no colisionen con otros objetos orbitales o transitorios en el espacio. De hecho, sus sistemas de navegación autónomos les permiten detectar peligros cercanos en tiempo real y tomar medidas evasivas ajustando la velocidad y la trayectoria del satélite.
También disponemos de sistemas que nos ayudan a reducir al mínimo la cantidad de información que debe transferirse a tierra, una operación que puede ocupar al ordenador de a bordo y al transmisor durante varias horas al día. En 2020, por ejemplo, una IA experimental a bordo de un satélite encargado de monitorizar el hielo polar y la humedad del suelo descartó imágenes consideradas irrelevantes o redundantes, reduciendo el tiempo de transmisión en un 88%.
La ayuda de la inteligencia artificial es también muy importante para hacer frente a uno de los problemas más actuales de la era espacial: la proliferación de los llamados desechos espaciales, un término utilizado para describir los objetos en órbita terrestre liberados por las actividades humanas. Pueden ser cualquier cosa, desde satélites 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 órbita.
Tengan en cuenta que los controladores de naves espaciales deben realizar diariamente maniobras complicadas para evitar colisiones entre satélites que viajan en órbita terrestre "baja". Y tengan en cuenta también que cada día hay al menos un centenar de "encuentros cercanos" entre satélites 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 está de guardia las 24 horas del día. Y cada maniobra evasiva, además de ser "molesta" porque siempre se realiza al límite, también implica un considerable consumo de combustible y, por lo tanto, un considerable gasto económico. Todo, solo y únicamente para "regatear el rechazo de turno".
Pero es casi innecesario especificar que la frecuencia de estos encuentros "desagradables" está destinada a aumentar en proporción al aumento de los residuos terrestres en órbita.
El objetivo es que los modelos de inteligencia artificial mejoren las predicciones de órbita para los objetos en órbita terrestre baja. Estos objetos orbitan la Tierra moviéndose a miles de metros por segundo, y sus trayectorias pueden verse alteradas repentinamente por las fluctuaciones en la densidad atmosférica. Un modelo físico se utiliza para generar predicciones iniciales sobre las órbitas de la mayoría de los objetos, y un modelo de aprendizaje automático se utiliza para predecir los errores en los modelos físicos.
¿Y cómo orientarse en la superficie de otro cuerpo celeste? Encontrar el camino en un entorno alienígena como la Luna o Marte todavía no es tan fácil como abrir una aplicación de navegación basada en GPS. Por supuesto, también se podría instalar una red de satélites GPS en la Luna y en Marte, pero este reto tan caro podría evitarse actualmente con la ayuda de la inteligencia artificial.
Hasta ahora, los vehículos en Marte y los astronautas en la Luna solo se han movido unos pocos kilómetros, y su ubicación siempre ha sido muy sencilla. Pero ahora los investigadores están trabajando para proporcionar un método seguro incluso para transferencias largas. Se han preguntado: "Si pudiéramos proporcionarle a un sistema de inteligencia artificial un mapa virtual de un cuerpo celeste, ¿sería suficiente tomar una foto de los alrededores para que el sistema pueda averiguar dónde está y dirigirse al punto de destino elegido?".
Para probar si este tipo de sistema realmente podría funcionar, los investigadores construyeron una Luna virtual con 2,4 millones de imágenes de su superficie tomadas por un rover hipotético. Luego, proporcionaron las imágenes capturadas por estas cámaras hipotéticas a la inteligencia artificial, que formó un mapa virtual gigante y pudo habilitar de manera efectiva la navegación en la superficie virtual de la Luna. En teoría, una persona que se encuentra en la superficie de la Luna debería poder ubicarse tomando fotografías de su entorno y haciendo que la inteligencia artificial compare las imágenes reales con las imágenes simuladas del planeta.
El siguiente objetivo de estos investigadores es hacer lo mismo con un cuerpo celeste real, que, por supuesto, será Marte. Pero el uso más urgente de la inteligencia artificial, es innegable, es lo que reclaman aquellos que sueñan con el advenimiento de los viajes interestelares tempranos. Sin embargo, un sueño 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 tecnología 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 más lentamente que en la Tierra. Para los viajes que implican viajar grandes distancias a altas velocidades, esto podría resultar en discrepancias significativas entre el tiempo experimentado por la tripulación y el tiempo que pasa para los que están en la Tierra. Este efecto, conocido como dilatación del tiempo, podría tener implicaciones significativas para los viajes interestelares.
Las tripulaciones experimentarían el tiempo de manera diferente al resto del mundo, lo que podría provocar retrasos en las comunicaciones y otros desafíos logísticos. Los científicos aún están trabajando para comprender plenamente las implicaciones de la dilatación del tiempo en los viajes interestelares y para desarrollar soluciones para mitigar sus efectos. Sin embargo, se espera que, precisamente a través de la supervisión de una IA basada en la ingeniería, el tiempo necesario para desarrollar tecnologías innovadoras en este sentido pueda acortarse en gran medida.
Por el momento, todo lo que la IA podrá 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 área clave en la que la IA dará forma al futuro de los viajes interestelares es sin duda la navegación autónoma de naves espaciales. En las vastas distancias interestelares, la navegación precisa se convierte en algo crítico para el éxito de la misión. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar datos de sensores en tiempo real, mapas celestes y otra información relevante para guiar de forma autónoma las naves espaciales, realizar correcciones de rumbo y navegar por campos gravitatorios complejos. Las técnicas de aprendizaje automático permiten a los modelos de inteligencia artificial aprender de misiones anteriores, adaptarse a condiciones dinámicas y optimizar las estrategias de navegación para un viaje intertelar más rápido y eficiente.
La inteligencia artificial también puede revolucionar la gestión de recursos durante las misiones interestelares. Con recursos limitados y duraciones prolongadas, el uso eficiente de la energía, el agua y otros suministros esenciales se vuelve vital. Los sistemas basados en inteligencia artificial pueden optimizar la asignación de recursos, monitorear los patrones de consumo e incluso habilitar sistemas de reciclaje de circuito cerrado para sostener a los astronautas durante períodos prolongados. A través del monitoreo continuo y el control adaptativo, la IA garantizará una utilización óptima 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 tripulación, detectar peligros potenciales o anomalías y brindar atención médica en tiempo real. Al analizar los signos vitales, los datos fisiológicos y los registros médicos, los algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar los primeros signos de problemas de salud, brindar atención médica y ayudar en la respuesta de emergencia. Esta capacidad garantiza intervenciones oportunas, mejora la seguridad de la tripulación y mitiga los riesgos asociados con la exposición prolongada a la radiación espacial y la microgravedad.
La inteligencia artificial mejora significativamente la precisión y la eficiencia del análisis de datos en astrofísica. Aprovechando las metodologías avanzadas de reconocimiento de patrones y minería de datos, los algoritmos de inteligencia artificial extraen información significativa de conjuntos de datos enormes.
Esta capacidad permite a los astrónomos investigar fenómenos cósmicos con una precisión sin precedentes, facilitando la identificación de eventos astronómicos raros, la detección de ondas gravitacionales y la exploración de intrincados procesos cósmicos que antes eran difíciles de discernir. La destreza computacional de la inteligencia artificial y la capacidad de manejar datos complejos contribuyen inmensamente a expandir nuestra comprensión del cosmos.
Un último aspecto a considerar es la superación de lo que se conoce como el fenómeno del "excedente de producción de datos", ya que la revolución digital que hemos experimentado en las últimas décadas ha provocado que los archivos científicos contengan muchos más datos de los que los científicos pueden examinar en su vida. Alguien ha logrado calcular que hasta el 90 por ciento de lo que produce la investigación espacial en términos de datos, fotografías, análisis y artículos... es casi totalmente ignorado por la comunidad científica, ya sea por falta de tiempo objetiva o por una especie de sobrecarga informativa capaz de dañar la capacidad de atención.
https://prozesa.com/?p=25613
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