La autonomía será cada vez más una característica imprescindible de los robots en la futura exploración de nuestro sistema solar, donde las sondas robóticas se encontrarán a menudo sin la posibilidad de comunicarse con el personal humano que desde la Tierra monitoriza la misión.

Localizar rasgos inusuales es uno de los usos de la inteligencia artificial. Pero existe un uso aún más complejo que será esencial para el estudio de los mundos con océanos subterráneos, como la luna Europa de Júpiter.

Si tenemos de antemano una idea lo bastante clara de cómo es lo que estamos buscando, podemos construir un modelo (de «normalidad») de lo que el robot debería esperar ver, tal como razona Kiri Wagstaff, del Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA, en Pasadena, California, Estados Unidos. Pero cuando no hay una idea clara de ese tipo, como por ejemplo al explorar entornos del todo desconocidos, el vehículo robótico debería ser capaz de construir un «modelo de normalidad» con arreglo a sus propias observaciones. De esa forma, podrá reconocer cosas imprevistas que nadie haya anticipado.

Imaginemos, por ejemplo, a la inteligencia artificial detectando un penacho de material interno surgiendo de una abertura en la superficie de un mundo con un océano bajo ella. Estas erupciones pueden ser espontáneas y podrían variar grandemente en cuanto a su duración. La inteligencia artificial podría permitirle a una sonda que pasara cerca tomar por su cuenta la decisión de cambiar las prioridades en la lista de sus objetivos a observar, a fin de estudiar con la máxima atención este fenómeno imprevisto, actuando “al vuelo”, tal como argumenta Steve Chien, del JPL.

El JPL ha liderado el desarrollo de varios sistemas importantes de inteligencia artificial espacial. Los remolinos de polvo moviéndose a través de la superficie marciana fueron reconocidos como interesantes y fotografiados por el robot Opportunity de la NASA usando un programa llamado WATCH. Ese programa se convirtió posteriormente en el AEGIS, que ayuda al instrumento ChemCam del robot Curiosity a elegir nuevos blancos para su láser que cumplan con los parámetros indicados por su equipo científico sin necesidad de esperar la interacción con los científicos en la Tierra. El AEGIS también puede ajustar el proceso de apuntar el láser del ChemCam.

Aquí mismo en la Tierra, un software de inteligencia artificial estudió volcanes, inundaciones e incendios desde el satélite EO-1, gestionado por el Centro Goddard de Vuelos Espaciales de la NASA, en Maryland, Estados Unidos. El instrumento Hyperion del EO-1 usó asimismo inteligencia artificial para identificar depósitos de azufre sobre la superficie de glaciares, una tarea que podría ser importante en lugares como la luna del planeta Júpiter llamada Europa, donde los depósitos de esta sustancia serían de interés como potenciales biofirmas.

La inteligencia artificial permite a las naves espaciales priorizar los datos que recogen, teniendo en cuenta otras necesidades como las limitaciones del suministro energético o las limitaciones en el almacenamiento de datos. La gestión autónoma de sistemas como estos está siendo estudiada para el robot Mars 2020 de la NASA (que también usará el AEGIS para elegir blancos en los que usar el láser).

Fuente: noticiasdelaciencia.com