El rover Perseverance de la NASA ha completado sus primeros viajes a otro mundo planificados mediante inteligencia artificial. La demostración, realizada los días 8 y 10 de diciembre y liderada por el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la agencia en el sur de California, utilizó IA generativa para crear puntos de referencia para Perseverance, una compleja tarea de toma de decisiones que normalmente realizan manualmente los planificadores humanos del rover.
«Esta demostración demuestra el avance de nuestras capacidades y amplía nuestra forma de explorar otros mundos», declaró el administrador de la NASA, Jared Isaacman. «Tecnologías autónomas como esta pueden ayudar a las misiones a operar con mayor eficiencia, responder a terrenos difíciles y aumentar el rendimiento científico a medida que aumenta la distancia de la Tierra. Es un claro ejemplo de cómo los equipos aplican nuevas tecnologías con cuidado y responsabilidad en operaciones reales».
Durante la demostración, el equipo aprovechó un tipo de IA generativa denominada modelos de visión-lenguaje para analizar los datos existentes del conjunto de datos de la misión de superficie del JPL. La IA utilizó las mismas imágenes y datos que utilizan los planificadores humanos para generar puntos de referencia (ubicaciones fijas donde el rover recibe un nuevo conjunto de instrucciones) para que Perseverance pudiera navegar con seguridad por el desafiante terreno marciano.
La iniciativa se lideró desde el Centro de Operaciones de Rover (ROC) del JPL en colaboración con Anthropic, utilizando los modelos de IA Claude de la compañía.
Progreso para Marte y más allá
Marte se encuentra, en promedio, a unos 225 millones de kilómetros de la Tierra. Esta enorme distancia genera un retraso significativo en la comunicación, lo que imposibilita la operación remota en tiempo real (o «joysticking») de un rover. En cambio, durante los últimos 28 años, a lo largo de varias misiones, las rutas del rover han sido planificadas y ejecutadas por «conductores» humanos, que analizan el terreno y los datos de estado para trazar una ruta utilizando puntos de referencia, que generalmente están separados por no más de 100 metros para evitar posibles peligros. Luego envían los planes a través de la Red de Espacio Profundo de la NASA al rover, que los ejecuta.
Sin embargo, para los recorridos de Perseverance durante los 1707 y 1709 días marcianos, o soles, de la misión, el equipo hizo algo diferente: la IA generativa proporcionó el análisis de las imágenes orbitales de alta resolución de la cámara HiRISE (Experimento Científico de Imágenes de Alta Resolución) a bordo del Orbitador de Reconocimiento de Marte de la NASA, así como datos de pendiente del terreno de modelos digitales de elevación. Tras identificar las características críticas del terreno (lecho rocoso, afloramientos, campos de rocas peligrosas, ondulaciones de arena, etc.), generó una ruta continua con puntos de referencia.
Para garantizar la total compatibilidad de las instrucciones de la IA con el software de vuelo del róver, el equipo de ingeniería también procesó los comandos de recorrido a través del «gemelo digital» del JPL (réplica virtual del róver), verificando más de 500 000 variables de telemetría antes de enviar los comandos a Marte.
El 8 de diciembre, con los puntos de referencia de la IA generativa en su memoria, Perseverance recorrió 210 metros (689 pies). Dos días después, recorrió 246 metros (807 pies).
«Los elementos fundamentales de la IA generativa son muy prometedores para optimizar los pilares de la navegación autónoma para la conducción fuera del planeta: percepción (ver las rocas y las ondulaciones), localización (saber dónde estamos) y planificación y control (decidir y ejecutar la ruta más segura)», declaró Vandi Verma, especialista en robótica espacial del JPL y miembro del equipo de ingeniería de Perseverance.
«Nos acercamos al día en que la IA generativa y otras herramientas inteligentes ayudarán a nuestros rovers de superficie a gestionar recorridos kilométricos, minimizando la carga de trabajo del operador y señalando características interesantes de la superficie para nuestro equipo científico mediante el análisis de grandes volúmenes de imágenes del rover».
«Imagine sistemas inteligentes no solo en la Tierra, sino también en aplicaciones de vanguardia en nuestros rovers, helicópteros, drones y otros elementos de superficie, entrenados con la sabiduría colectiva de nuestros ingenieros, científicos y astronautas de la NASA», declaró Matt Wallace, gerente de la Oficina de Sistemas de Exploración del JPL. «Esa es la tecnología revolucionaria que necesitamos para establecer la infraestructura y los sistemas necesarios para una presencia humana permanente en la Luna y llevar a Estados Unidos a Marte y más allá».
Con información de NASA
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