En lo que a exploración espacial se refiere, los robots tienen muchas más capacidades de hacerlo que los seres humanos, razón por la que la NASA quiere enviar perros robots a la Luna. A diferencia de nosotros, estos dispositivos no necesitan sustento, aire fresco o agua para mantenerse en pie. Sin embargo, sí que necesitan del intelecto humano para poder ser controlados en sus misiones. Mejoras en la inteligencia artificial podrían cambiar incluso esto.
Los recientes avances en la tecnología de aprendizaje automático han permitido a los ordenadores desempeñar un papel más activo en la ciencia planetaria. En la reunión de otoño de 2022 de la Unión Geofísica Americana (AGU), los científicos estuvieron debatiendo cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma en que aprendemos sobre nuestro sistema solar.
Entre los ejemplos del uso de la inteligencia artificial en las misiones espaciales, encontramos la posibilidad de identificar volcanes en Mercurio, planificar futuros aterrizajes en Europa y hasta detectar rocas en otros planetas.
Las mejoras en la exploración espacial llegan apoyadas en la inteligencia artificial
Esta tecnología tiene varias ventajas, como la velocidad y la capacidad de manejar grandes cantidades de datos. Identificar rocas en imágenes de otros planetas puede ser una tarea tediosa para los seres humanos. Sin embargo, una inteligencia artificial podría detectarlas en toda una luna en unos escasos 30 minutos.
Por otro lado, permite ahorrar tiempo y esfuerzo a los equipos de científicos e investigadores. Pero esto no es todo. La inteligencia artificial puede usarse también en futuras misiones espaciales, permitiendo que las sondas puedan reaccionar en tiempo real ante los peligros; e incluso aterrizar de forma automática en caso de ser necesario.
Por supuesto, es poco probable que la IA sustituya los esfuerzos científicos humanos a corto o mediano plazo, pero sí que es una herramienta valiosa a tener en cuenta.
El Sistema Solar explorado al detalle gracias a los algoritmos de aprendizaje automático
La detección de rocas es importante para determinar la seguridad de los aterrizajes. Además, permite comprender los procesos geológicos que crean cráteres en un cuerpo celeste. Identificar estas características de forma manual puede llevar mucho tiempo y esfuerzo, pero un algoritmo de aprendizaje automático puede procesar los datos mucho más rápido.
Otro ejemplo es la identificación de terrenos caóticos en Europa, una de las lunas de Júpiter. Europa interesa especialmente a los astrónomos por la posibilidad de la vida extraterrestre debajo de su corteza helada, donde se cree que hay enormes océanos capaces de albergar vida. Cartografiar la ubicación de los trozos de hielo en la superficie de Europa es crucial para planificar futuras misiones, y la inteligencia artificial puede ayudar en esta tarea al analizar rápidamente imágenes e identificando las estructuras de la superficie.
En general, la inteligencia artificial es una herramienta muy valiosa. Ya sean capaces de generar imágenes con DALL-E 2, texto con ChatGPT, e incluso detectar enfermedades. Ahora, a estas tareas se suma la capacidad de ayudar a científicos a analizar datos y tomar decisiones de forma más eficiente en las ciencias planetarias.
