En diciembre, la NASA dio un nuevo paso, aunque pequeño e incremental, hacia rovers de superficie autónomos.
En una demostración, el equipo de Perseverance utilizó inteligencia artificial para generar los puntos de referencia del rover. Perseverance empleó estos puntos de referencia generados por IA en dos días distintos, recorriendo un total de 456 metros (1.496 pies) sin control humano.
“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.
“Tecnologías autónomas como esta pueden ayudar a que las misiones operen de manera más eficiente, respondan a terrenos desafiantes y aumenten el retorno científico a medida que aumenta la distancia de la Tierra. Es un claro ejemplo de cómo los equipos aplican cuidadosamente y de manera responsable nuevas tecnologías en operaciones reales.”
Marte está muy lejos, y hay un retraso de aproximadamente 25 minutos en la señal de ida y vuelta entre la Tierra y Marte. Esto significa que, de una forma u otra, los rovers están solos durante períodos cortos de tiempo.
Este retraso influye en el proceso de planificación de la ruta. Los conductores de los rovers aquí en la Tierra examinan imágenes y datos de elevación y programan una serie de puntos de referencia, que normalmente no superan los 100 metros (330 pies) de distancia.
El plan de conducción se envía a la Red de Espacio Profundo (DSN) de la NASA, que lo transmite a uno de varios orbitadores, que luego lo retransmiten a Perseverance.
En esta demostración, la IA analizó imágenes orbitales de la cámara HiRISE del Mars Reconnaissance Orbiter, así como modelos digitales de elevación. La IA, que se basa en Claude AI de Anthropic, identificó peligros como trampas de arena, campos de rocas, lecho rocoso y afloramientos rocosos. Luego generó una ruta definida por una serie de puntos de referencia que evitan estos peligros.
A partir de ahí, el sistema de auto-navegación de Perseverance tomó el control. Tiene más autonomía que sus predecesores y puede procesar imágenes y planes de conducción mientras está en movimiento.
Hubo otro paso importante antes de que estos puntos de referencia se transmitieran a Perseverance. El Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA tiene un “gemelo” para Perseverance llamado “Vehicle System Test Bed” (VSTB) en el patio de Marte del JPL.
Se trata de un modelo de ingeniería con el que el equipo puede trabajar en la Tierra para resolver problemas o en situaciones como esta. Estas versiones de ingeniería son comunes en las misiones a Marte, y el JPL tiene una también para Curiosity.
“Los elementos fundamentales de la IA generativa están demostrando ser 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 el camino más seguro)”, dijo Vandi Verma, ingeniera robótica espacial del JPL y miembro del equipo de ingeniería de Perseverance.
“Nos dirigimos hacia un día en que la IA generativa y otras herramientas inteligentes ayudarán a nuestros rovers de superficie a manejar recorridos de kilómetros de escala minimizando la carga de trabajo del operador y señalando características de la superficie interesantes para nuestro equipo científico mediante el análisis de grandes volúmenes de imágenes de los rovers.”
frameborder=”0″ allow=”accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share” referrerpolicy=”strict-origin-when-cross-origin” allowfullscreen>La IA se está volviendo rápidamente omnipresente en nuestras vidas, apareciendo en lugares que no necesariamente tienen un caso de uso sólido para ella.
Pero la NASA no se está subiendo al carro de la IA. Han estado desarrollando sistemas de navegación automática durante un tiempo, por necesidad. De hecho, el principal medio de conducción de Perseverance es su sistema de navegación autónoma auto-conducido.
Una de las cosas que impide la conducción totalmente autónoma es la forma en que crece la incertidumbre a medida que el rover opera sin asistencia humana. Cuanto más tiempo viaja el rover, más incierto se vuelve sobre su posición en la superficie.
La solución es volver a localizar el rover en su mapa. Actualmente, los humanos hacen esto. Pero esto lleva tiempo, incluido un ciclo de comunicación completo entre la Tierra y Marte. En general, limita la distancia que Perseverance puede recorrer sin ayuda.
La NASA/JPL también está trabajando en una forma de que Perseverance pueda utilizar la IA para volver a localizarse. El principal obstáculo es hacer coincidir las imágenes orbitales con las imágenes del rover tomadas a nivel del suelo. Parece muy probable que la IA se entrene para sobresalir en esto.
Es evidente que la IA jugará un papel mucho más importante en la exploración planetaria. El próximo rover de Marte podría ser muy diferente a los actuales, con una navegación autónoma más avanzada y otras características de IA. Ya existen conceptos para un enjambre de drones voladores lanzados por un rover para ampliar su alcance exploratorio en Marte. Estos enjambres serían controlados por IA para trabajar juntos de forma autónoma.
Y no solo la exploración de Marte se beneficiará de la IA. La misión Dragonfly de la NASA a Saturno y su luna Titán hará un uso extensivo de la IA. No solo para la navegación autónoma mientras el rotorcraft vuela, sino también para la curación autónoma de datos.
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“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.”
Este artículo fue publicado originalmente por Universe Today. Lea el artículo original.
