Ryan McClelland, ingeniero investigador de la NASA, ha conseguido crear un nuevo método para desarrollar los componentes mecánicos necesarios para las misiones de la agencia. Así, ha logrado aminorar tiempos que podían extenderse a varias semanas, a apenas un par de horas. Para ello, el ingeniero se apoya en la inteligencia artificial, dando la bienvenida a una nueva era de creación para la NASA.

Estructuras evolucionadas es el nombre con el que McClelland ha bautizado esta nueva técnica de producción. Según comenta en el pódcast de la NASA, Small Steps, Giant Leaps, "los humanos quizá hagan una iteración cada semana o dos entre ellos, si las cosas van bien. La IA hará algo del orden de una iteración por minuto. Así que se consigue muchos más ciclos de iteración, se obtienen diseños más óptimos mucho, mucho más rápido".

La necesidad de crear componentes que sean más ligeros, pero significativamente más fuertes que los diseñados por seres humanos, ha sido un detonante de la NASA para dar comienzo al desarrollo mediante inteligencia artificial. Hasta ahora, la agencia ha conseguido aplicar esta tecnología a una variedad de utilidades. Desde diseñar el andamiaje para el telescopio EXCITE, hasta un banco óptico que permita sujetar los componentes ópticos de un espectrómetro de imágenes ultravioleta.

La NASA recurre a la inteligencia artificial para sus misiones más actuales

Ryan McClelland muestra un montaje estructural para la misión Survey and Time-domain Astrophysical Research Explorer (STAR-X) - NASA, Henry Dennis

¿Cómo consigue la NASA generar diseños tan extraños, a la par que funcionales? Como toda inteligencia artificial, necesita de alguien que dé los comandos adecuados para conseguir el objetivo, al igual que lo visto en ChatGPT o DALL-E. Así, un ser humano introduce los comandos de manera precisa y breve, detallando los requerimientos para el componente en sí -peso a cargar, fuerzas a las que se verá expuesto-.

Tras esto, la inteligencia artificial usada por la NASA genera entre 30 y 40 diseños en cuestión de unas cuantas horas. Pero, además, los somete a pruebas que aseguran que cumpla con los requisitos, sean funcionales y que realmente puedan fabricarse. Así, la IA se apoya en cada una de las estructuras desarrolladas para mejorar su siguiente diseño.

El diseño final escogido por el equipo de la NASA puede pasar al proceso de fabricación digital. Después, se mecaniza en una fresadora CNC estándar utilizando como base el modelo CAD ofrecido por la inteligencia artificial.

Lo que hace el proceso de Estructuras Evolucionadas es tomar las idas y venidas que se producen entre unas cuantas personas diferentes -y que pueden llevar meses o años dependiendo del proyecto y de la dedicación de las personas y de si están trabajando en otras cosas- y las reduce a algo que hace el ordenador.

Ryan McClelland

McClelland concluye que los resultados ofrecidos por la inteligencia artificial no solo son más rápidos y eficientes, sino que además "la estructura tiende a rendir mucho mejor. Son del orden de tres veces mejores en rendimiento", explica.

Un vistazo al futuro del desarrollo de estructuras y componentes

La NASA está usando la inteligencia artificial para desarrollar componentes para su espectrómetro - NASA, Henry Dennis
La NASA está usando la inteligencia artificial para desarrollar componentes para su espectrómetro - NASA, Henry Dennis

Según comenta McClelland en sus declaraciones al pódcast Small Steps, Giant Leaps, el desarrollo de estructuras y componentes mediante inteligencia artificial podría convertirse en una práctica común dentro de la NASA. La razón está en la cantidad de hardware que la agencia espacial necesita para sus distintas misiones año tras año. Por esto, este nuevo proceso podría convertirse en una herramienta esencial para la rentabilidad del tiempo y dinero.

La estación espacial tiene capacidad para seis o siete personas, pero cuesta 100.000 millones de dólares. Realmente creo que la IA tiene el potencial de reducir drásticamente el coste de desarrollo de estos sistemas complejos porque es realmente genial en este tipo de cosas.

Ryan McClelland

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