La carrera por conquistar el espacio está viviendo una nueva etapa, marcada por misiones ambiciosas que van desde bases lunares hasta la colonización de Marte. Sin embargo, uno de los grandes obstáculos sigue siendo el mismo desde los primeros vuelos espaciales: la propulsión. No basta con tener cohetes potentes; hace falta hacerlos más eficientes, seguros y adaptables para trayectos cada vez más largos y complejos. Es en este contexto donde la inteligencia artificial (IA), y en particular el aprendizaje por refuerzo, está cambiando las reglas del juego.
De jugar al ajedrez a impulsar naves
El aprendizaje por refuerzo es una rama de la IA que enseña a las máquinas a mejorar con la experiencia. No se les da una respuesta correcta, sino que aprenden a base de prueba y error, recibiendo «recompensas» cuando sus decisiones acercan al sistema a su objetivo. Es como enseñarle a una persona a montar en bicicleta: solo se aprende realmente al intentarlo una y otra vez, ajustando el equilibrio en cada caída.
Aplicado a la propulsión espacial, este tipo de IA ayuda a resolver problemas que sobrepasan la intuición humana, como trazar la trayectoria más eficiente hacia Marte o diseñar un motor que maximice el uso del combustible sin sobrecalentarse. Con la IA, se puede simular una infinidad de escenarios, analizar patrones complejos y encontrar soluciones óptimas que serían imposibles de alcanzar solo con cálculos tradicionales.
Diseño inteligente de sistemas de propulsión nuclear
Entre las tecnologías más prometedoras para misiones de largo alcance está la propulsión nuclear, que puede dividirse en dos tipos: fisión y fusión. La fisión, basada en dividir átomos pesados como el uranio, ya ha sido usada en el espacio, por ejemplo en generadores termoeléctricos de sondas como Voyager. La fusión, que une átomos ligeros como el hidrógeno, promete más energía, pero aún está en fase experimental.
Los primeros prototipos de motores nucleares, como los desarrollados en el programa NERVA de la NASA en los años 60, usaban combustible sólido con formas geométricas definidas. Hoy, se exploran diseños más eficientes con materiales nuevos y estructuras que maximizan la transferencia de calor. Es aquí donde el aprendizaje por refuerzo se vuelve clave: permite simular miles de variaciones en la geometría interna del reactor, buscando aquella que genere el mayor empuje con el menor desperdicio de energía. Imaginemos un motor que aprende de sus propios errores hasta encontrar la configuración más efectiva, como si fuese un chef perfeccionando una receta a base de repetirla una y otra vez.
Fusión nuclear y control magnético con IA
Lograr una fusión controlada en el espacio requiere condiciones extremas y un control milimétrico del plasma, ese gas caliente compuesto de partículas cargadas. Uno de los dispositivos más estudiados para lograrlo es el polywell, una pequeña estructura en forma de cubo hueco que utiliza campos magnéticos para confinar el plasma.
El problema está en que estos campos deben ajustarse con gran precisión. Un pequeño error puede hacer que el plasma se desestabilice. Gracias al aprendizaje por refuerzo, los sistemas pueden aprender a regular estos campos en tiempo real, manteniendo las condiciones necesarias para que los átomos se fusionen. Es como afinar un instrumento musical mientras se está tocando: hay que escuchar constantemente y hacer pequeños ajustes para no desafinar.
Combustible justo y a tiempo
Además del diseño de motores, la IA también mejora la gestión del combustible, un recurso vital y limitado en el espacio. Las misiones deben adaptarse a imprevistos: un cambio en el rumbo, una extensión del tiempo de vuelo o incluso nuevas órdenes desde Tierra. La IA puede predecir estos escenarios y ajustar el consumo de propulsor para asegurar que la nave llegue a destino sin quedarse sin energía.
Este enfoque es especialmente valioso en satélites de uso militar o multirol, como el LM400 de Lockheed Martin, capaz de cambiar de función según lo que se necesite: desde vigilancia hasta comunicaciones. Esa flexibilidad implica incertidumbre en el gasto de combustible, y ahí es donde los sistemas inteligentes pueden marcar la diferencia.
La sinergia entre IA y exploración espacial
Al igual que un ciclista aprende a pedalear con equilibrio, las máquinas también pueden aprender a gestionar sistemas complejos a través de la experiencia. Con cada simulación, los motores virtuales se vuelven más eficientes; con cada nuevo dato de una misión real, el sistema se adapta mejor.
La colaboración entre científicos y algoritmos está sentando las bases de una nueva generación de propulsión, una donde la inteligencia no está solo en la Tierra, sino también a bordo de cada nave. Y con esa inteligencia, las posibilidades de llegar más lejos y descubrir lo desconocido se multiplican.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí