El equipo detrás del explorador marciano de seis ruedas de la NASA ha probado un sistema de inteligencia artificial habilitado para visión que permite trazar una ruta segura a través de la superficie marciana sin depender de planificadores de rutas humanos.
El rover Perseverance de la NASA ha completado recientemente las primeras conducciones en otro planeta que fueron planificadas por inteligencia artificial. Esta importante demostración tuvo lugar los días 8 y 10 de diciembre y fue liderada por el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA en el sur de California. Durante la prueba, se utilizó una IA generativa para seleccionar puntos de referencia para el rover, una tarea de planificación compleja que normalmente realizan expertos humanos en la Tierra.
“Esta demostración muestra hasta dónde han avanzado nuestras capacidades y amplía la forma en que exploraremos otros mundos”, declaró el administrador de la NASA, Jared Isaacman. “Las tecnologías autónomas como esta pueden ayudar a las misiones a operar de manera más eficiente, responder a terrenos desafiantes y aumentar el retorno científico a medida que aumenta la distancia de la Tierra. Es un claro ejemplo de equipos aplicando nueva tecnología de forma cuidadosa y responsable en operaciones reales.”
Cómo la IA de Visión Ayudó a Navegar la Superficie Marciana
Para la demostración, los ingenieros utilizaron una forma de IA generativa conocida como modelos de lenguaje y visión para examinar datos existentes del conjunto de datos de misiones de superficie del JPL. El sistema analizó las mismas imágenes e información que utilizan habitualmente los planificadores humanos, y luego identificó ubicaciones de puntos de referencia para que Perseverance pudiera viajar de forma segura a través del difícil terreno marciano.
El trabajo fue coordinado desde el Centro de Operaciones del Rover (ROC) del JPL y se llevó a cabo en colaboración con Anthropic, utilizando los modelos de IA Claude de la compañía.
Por Qué las Rutas de los Rovers en Marte Son Difíciles de Planificar
Marte se encuentra a una distancia promedio de aproximadamente 225 millones de kilómetros de la Tierra. Esta distancia crea largos retrasos en la comunicación, lo que hace imposible el control en tiempo real de un rover. Durante casi tres décadas, la navegación de los rovers ha dependido de conductores humanos que estudian cuidadosamente los datos del terreno y planifican las rutas con anticipación.
Estos planificadores diseñan rutas compuestas por puntos de referencia, generalmente espaciados no más de 100 metros, para reducir el riesgo de encontrar peligros. Los planes completados se envían a través de la Red de Espacio Profundo de la NASA y el rover lleva a cabo las instrucciones por sí solo.
La IA Asume la Planificación de Rutas para Perseverance
Durante las conducciones de Perseverance en los días marcianos 1707 y 1709, conocidos como soles, el equipo de la misión trasladó esa responsabilidad a la IA generativa. El sistema examinó imágenes orbitales de alta resolución capturadas por la cámara HiRISE (High Resolution Imaging Science Experiment) a bordo del Orbitador de Reconocimiento de Marte de la NASA, junto con datos de pendiente del terreno de modelos de elevación digital.
Utilizando esta información, la IA identificó importantes características de la superficie, como lecho rocoso, afloramientos, campos de rocas y ondulaciones de arena. Luego produjo una ruta de conducción continua que incluía todos los puntos de referencia necesarios.
Antes de enviar los comandos a Marte, los ingenieros ejecutaron las instrucciones generadas por la IA a través del gemelo digital del JPL (réplica virtual del rover). Este paso verificó más de 500.000 variables de telemetría para garantizar que el plan funcionara de forma segura con el software de vuelo de Perseverance.
El 8 de diciembre, Perseverance recorrió 210 metros utilizando el plan generado por la IA. Dos días después, condujo otros 246 metros.
Qué Significa Esto para la Futura Exploración Espacial
“Los elementos fundamentales de la IA generativa están mostrando mucha promesa para optimizar los pilares de la navegación autónoma para la conducción fuera del planeta: percepción (ver las rocas y ondulaciones), localización (saber dónde estamos) y planificación y control (decidir y ejecutar el camino más seguro)”, dijo Vandi Verma, ingeniera robótica espacial del JPL y miembro del equipo de ingeniería de Perseverance. “Nos estamos moviendo hacia un día en que la IA generativa y otras herramientas inteligentes ayudarán a nuestros rovers de superficie a manejar recorridos de kilómetros mientras se minimiza la carga de trabajo del operador y se señalan características interesantes de la superficie para nuestro equipo científico mediante el análisis de grandes volúmenes de imágenes del rover.”
“Imaginen sistemas inteligentes no solo en tierra en la Tierra, sino también en aplicaciones de borde en nuestros rovers, helicópteros, drones y otros elementos de superficie entrenados con la sabiduría colectiva de nuestros ingenieros, científicos y astronautas de la NASA”, dijo Matt Wallace, gerente de la Oficina de Sistemas de Exploración del JPL. “Esa es la tecnología que cambia el juego 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.”
Gestionado por Caltech para la NASA, el JPL alberga el Centro de Operaciones del Rover (ROC). El laboratorio también supervisa las operaciones diarias del rover Perseverance para la Dirección de Misiones Científicas de la NASA como parte de la cartera del Programa de Exploración de Marte de la agencia.
