NASA prueba IA en el espacio – el róver, el satélite y la estación espacial marcan una nueva dirección para la exploración

Tres experimentos que cambian las reglas del juego

Durante el último año, NASA ha realizado una serie de experimentos que, si se leen en conjunto, apuntan hacia algo genuinamente histórico. Según IEEE Spectrum, el Laboratorio de Propulsión a Reacción de NASA utilizó en diciembre el modelo de lenguaje Claude de Anthropic para planificar rutas de conducción del róver Perseverance en Marte. Planificadores humanos revisaron y ajustaron las rutas antes de cargarlas, pero el punto central es que la IA tomó una participación activa en la planificación, no solo funcionó como una herramienta de búsqueda.

En mayo llegó el siguiente paso: un modelo de IA comprimido se instaló en la estación espacial internacional y en un satélite en órbita, con la tarea de identificar inundaciones y formaciones de nubes desde el espacio. Fue, según IEEE Spectrum, la primera vez que un modelo de este tipo se demostró en la práctica fuera de la atmósfera terrestre. Y en julio, los astronautas en la estación espacial probaron un gran sistema de modelo de lenguaje para responder preguntas sobre procedimientos de mantenimiento.

Tres experimentos. Tres aplicaciones diferentes. Una dirección clara.

Autonomía: la palabra que los ingenieros espaciales han temido

Hay razones históricas por las que la autonomía ha sido durante mucho tiempo un concepto casi prohibido en la tecnología espacial. Durante décadas, el modelo ha sido simple y robusto: los ingenieros en tierra determinan exactamente qué debe hacer una nave, y las naves siguen las instrucciones al pie de la letra. Sin sorpresas, sin iniciativas propias.

Pero ese modelo tiene un límite incorporado. El retraso de comunicación a Marte puede ser de hasta veinte minutos en un solo sentido, lo que hace imposible el control en tiempo real en situaciones críticas. Un róver atrapado, un satélite que identifica un fenómeno inesperado, un astronauta que necesita respuestas de inmediato: todos estos escenarios requieren algo similar a una capacidad de decisión local.

Eso es precisamente lo que la IA generativa, en teoría, puede ofrecer. La capacidad de interpretar una situación, evaluar alternativas y actuar sin esperar aprobación desde Houston.

Las limitaciones de la tecnología son reales

Aquí es importante ser honesto sobre dónde nos encontramos realmente. Los experimentos realizados son prometedores, pero siguen siendo experimentos. El espacio presenta desafíos que no se parecen a nada más:

• El entorno de radiación puede corromper cálculos y dañar hardware de formas impredecibles
• La potencia de cálculo y el consumo de energía deben mantenerse extremadamente bajos: los grandes modelos de lenguaje que usamos en tierra requieren demasiados recursos
• La confiabilidad debe ser cercana al cien por cien: no hay técnico de servicio al que llamar
• La explicabilidad es crucial: los ingenieros deben poder entender por qué un sistema de IA tomó una decisión específica

Esta es la razón por la que los modelos probados en el espacio son versiones comprimidas y reducidas de sus contrapartes terrestres. Comprimir un modelo de lenguaje a una fracción de su tamaño original sin perder capacidad crítica es en sí mismo un área de investigación activa.

Un cambio de paradigma que se construye desde la base

Lo que hace interesantes estos experimentos desde una perspectiva sistémica es que representan un desplazamiento gradual de dónde reside la inteligencia en una misión espacial. Históricamente, la inteligencia ha estado en tierra, con los ingenieros. Ahora se prueban modelos donde la inteligencia reside parcialmente a bordo.

Es el mismo recorrido que hicieron los vehículos autónomos: desde sistemas basados en reglas hasta aprendizaje automático, desde mapas preprogramados hasta interpretación en tiempo real del entorno. La industria espacial se encuentra en la fase más temprana de ese recorrido.

Pero a diferencia de un automóvil que sale de la carretera, las consecuencias de un error en el espacio son más difíciles de corregir. Esto fija límites razonables para la rapidez con que puede aumentar la autonomía, y eso es bueno. La cautela y la ambición no tienen que excluirse mutuamente.

Lo que vemos ahora es el trabajo fundamental que se está realizando para futuras misiones a la luna, Marte y más allá: misiones donde los retrasos de comunicación hacen físicamente imposible el control en tiempo real por parte del ser humano. La IA no es una opción en ese escenario. Es un requisito.