Retos y aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el espacio

La inteligencia artificial (IA) ha supuesto una revolución en todos los sectores de actividad y su aplicación en el sector espacial no es una excepción. Esta tecnología ya está contribuyendo a mejorar numerosos aspectos clave en el desarrollo de misiones espaciales.

El sector espacial evoluciona rápidamente incorporando las últimas tecnologías, para conectar a las personas, explorar el universo y contribuir a la seguridad y al cuidado de nuestro planeta de forma más eficiente y fiable.

La inteligencia artificial enfrenta desafíos únicos y complejos en el espacio. En este artículo, exploraremos los principales retos que deben superarse como la radiación cósmica, la latencia en las comunicaciones o el consumo energético.  Superar estos obstáculos es crucial para el éxito de futuras exploraciones o del despliegue de satélites, permitiendo que la IA desempeñe un papel vital en el avance de la humanidad en el cosmos.

¿Qué es la inteligencia artificial y cuáles son las diferencias con el deep learning y machine learning?

La inteligencia artificial es una tecnología que busca crear sistemas capaces de realizar tareas similares a las desarrolladas por la inteligencia humana, como el reconocimiento de voz y toma de decisiones. Machine learning (ML) es un subconjunto de la IA que utiliza algoritmos para aprender de datos y mejorar con el tiempo sin programación explícita. Deep learning (DL), una especialización del ML, emplea redes neuronales profundas para procesar grandes volúmenes de datos, siendo altamente eficaz en tareas complejas como el reconocimiento de imágenes. En resumen, IA es el campo general, ML es una técnica dentro de la IA, y DL es una técnica avanzada dentro del ML.

Principales desafíos de la IA en misiones espaciales

La inteligencia artificial, el deep learning y el machine learning están ganando protagonismo en el sector espacial, sin embargo, la implementación de la IA en el espacio enfrenta varios retos, entre los principales destacamos:

• La limitación de recursos y de acceso

El acceso a los sistemas, satélites o plataformas espaciales una vez en órbita puede ser muy costoso y arriesgado. Todos los sistemas a bordo deben funcionar perfectamente durante su vida útil.

• Los requisitos de latencia

Los requisitos de latencia en el espacio son cruciales debido a las grandes distancias que se deben conectar. Las comunicaciones con la Tierra, con sondas y rovers deben ser eficientes, ya que incluso pequeños retrasos pueden impactar de forma crítica en el desarrollo de la misión. La latencia debe minimizarse para garantizar respuestas rápidas y precisas, mejorando la autonomía y la toma de decisiones en tiempo real.

• Procesamiento de los datos

El procesamiento de datos en el espacio es complejo debido a la limitada capacidad de almacenamiento y la baja potencia de procesamiento a bordo. La transmisión de datos a la Tierra es lenta y costosa. Estos desafíos requieren sistemas altamente eficientes y algoritmos optimizados para manejar grandes volúmenes de información en tiempo real.

• Las temperaturas extremas y la radiación cósmica

Las temperaturas extremas y la radiación cósmica en el espacio son desafíos críticos para cualquier misión. Las temperaturas pueden variar drásticamente pasando de los –90º a los +125º, afectando la funcionalidad de los equipos. La radiación cósmica daña los componentes electrónicos y presenta riesgos para la salud de los astronautas, requiriendo soluciones avanzadas de protección y diseño tecnológico.

• Fiabilidad de los datos mediante simulaciones

La adaptación de datos entre diferentes tipos de sensores es esencial para la coherencia y precisión en misiones espaciales. La introducción de variabilidades mediante simulaciones permite predecir y corregir posibles discrepancias. Estas técnicas mejoran la fiabilidad de los datos, optimizando la toma de decisiones y el rendimiento de los sistemas en entornos complejos.

• Calidad de los modelos

La detección de sesgos es fundamental para garantizar modelos equitativos y precisos en aplicaciones espaciales. Identificar y mitigar sesgos en datos y algoritmos promueve la diversidad y la imparcialidad, mejorando la fiabilidad de las decisiones y la representación precisa de los fenómenos observados en el espacio.

Casos de uso de la IA en el espacio y en satélites

La inteligencia artificial puede tener infinitas aplicaciones en el espacio, desde su utilización en la navegación autónoma de naves, en el análisis de datos científicos o el mantenimiento predictivo de equipos, hasta en la asistencia en misiones tripuladas, la optimización en los procesos de fabricación o en el reconocimiento de imágenes. También puede facilitar la exploración de planetas y asteroides, optimizando la recolección de muestras y la identificación de recursos valiosos.

• Observación de la Tierra y clasificación de imágenes

La tecnología de reconocimiento de imágenes por inteligencia artificial desde un satélite emplea algoritmos avanzados para interpretar datos visuales capturados desde el espacio. Esto permite identificar características geográficas, cambios ambientales y actividades humanas, brindando información valiosa para la gestión de recursos, la seguridad y la planificación urbana. La IA escoge las imágenes que se consideran relevantes y las analiza antes de enviarlas a Tierra.

• Investigación exoplanetaria

La investigación exoplanetaria con inteligencia artificial optimiza la detección y análisis de planetas fuera de nuestro sistema solar. Utilizando algoritmos avanzados, la IA analiza grandes volúmenes de datos astronómicos, identificando patrones y señales que indican la presencia de exoplanetas. Esto acelera los descubrimientos y mejora nuestra comprensión del universo.

• Misiones Deep Space

Las misiones de exploración profunda del espacio con inteligencia artificial mejoran la autonomía y eficiencia de las naves espaciales. La IA permite la toma de decisiones en tiempo real, la navegación precisa y la gestión de recursos, cruciales en entornos remotos y desconocidos, ampliando nuestras capacidades de exploración más allá del sistema solar. Un ejemplo práctico podría ser la elección de parámetros en tiempo real para lograr un aterrizaje seguro.

• Servicios en órbita

Los servicios en órbita con inteligencia artificial optimizan la gestión de satélites y estaciones espaciales. La IA permite el mantenimiento autónomo, la reparación en tiempo real y la mejora de la eficiencia operativa. Estos avances prolongan la vida útil de los equipos y mejoran la vigilancia espacial, beneficiando las telecomunicaciones y la observación terrestre.

¿Hacia dónde se dirige el futuro de la IA en el sector espacial?

La eficiencia energética es un factor esencial en el avance continuo de la IA en el espacio. Algunas tecnologías innovadoras, como la neuromórfica, la cuántica y la fotónica, están explorándose para superar las limitaciones actuales y mejorar el rendimiento de los sistemas de IA en el espacio.

• Entrenamiento a bordo de satélites

Es uno de los principales desafíos y, hasta ahora, la mayoría de las aplicaciones de redes neuronales en el espacio se han limitado a la inferencia. Es decir, a recibir datos de entrada y proporcionar resultados. Sin embargo, el entrenamiento en tiempo real requiere una capacidad y una memoria mayor, un obstáculo en la actualidad debido a las limitaciones de energía y disipación de calor en los satélites.

• Satélites y vehículos autónomos

Satélites y vehículos autónomos con inteligencia artificial transforman la exploración y monitoreo espacial. Equipados con IA, estos sistemas pueden navegar, realizar tareas de mantenimiento y recopilar datos sin intervención humana. Esto aumenta la eficiencia y precisión en misiones científicas, de vigilancia y comunicación, facilitando operaciones en entornos extremos y remotos. Podrían evitar colisiones con desechos espaciales y responder a amenazas, mejorando la seguridad y eficiencia de las misiones.

• Fusión de datos

En la actualidad, no hay satélites civiles que integren varios tipos de sensores -como el radar SAR o los sensores ópticos-, aunque ya existen algunas iniciativas y tecnologías que buscan desplegar satélites colaborativos que utilizan y combinan diferentes tipos de sensores.

• Gestión de la basura espacial

Este problema crítico requiere de soluciones innovadoras. El uso de la inteligencia artificial puede contribuir a combatir la basura espacial mediante la identificación y seguimiento preciso de los desechos. Algoritmos avanzados permiten predecir colisiones y planificar maniobras evasivas. Además, la IA optimiza misiones de limpieza espacial, guiando vehículos autónomos para capturar y remover desechos, asegurando un entorno espacial más seguro y sostenible.

• Seguridad y Defensa

Ya están desarrollándose satélites con avanzadas capacidades de maniobra, similar a drones en el espacio, para realizar maniobras evasivas y ofensivas. Así, este enfoque híbrido promete mejorar la seguridad en el espacio.

La implementación de la IA en todo tipo de misiones espaciales presenta numerosos desafíos, pero multitud de ventajas para resolver problemas complejos en la actualidad. En ARQUIMEA contribuimos a transformar el sector espacial a través de la aplicación de la inteligencia artificial con diferentes objetivos mejorando la eficiencia y autonomía de las misiones espaciales.