En latitudes medias del planeta, donde se concentra gran parte de la actividad económica, las nubes cubren alrededor de dos tercios del cielo en cualquier momento. Esta condición atmosférica ha sido siempre un obstáculo para la observación terrestre desde el espacio. Los satélites pueden capturar imágenes en intervalos regulares o apuntar hacia zonas específicas, pero con frecuencia terminan recolectando datos inutilizables por la presencia de nubes.
Frente a este reto, un proyecto liderado por el Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA, en colaboración con las startups europeas Open Cosmos (Reino Unido) y Ubotica Technologies (Irlanda), ha mostrado que es posible utilizar inteligencia artificial en el espacio para anticiparse y tomar decisiones inteligentes antes de capturar imágenes.
Dynamic Targeting: la inteligencia que decide en órbita
El sistema, conocido como Dynamic Targeting, permite a los satélites analizar su trayecto orbital próximo y decidir por sí mismos cuándo y hacia dónde apuntar sus sensores. Esto no es simplemente una mejora incremental: cambia la forma en la que operan los satélites, al pasar de una observación pasiva a una activa y autónoma.
La demostración más reciente se llevó a cabo con el satélite CogniSat-6, fabricado por Open Cosmos. Equipado con sensores hiperespectrales y procesadores de borde desarrollados por Ubotica, el satélite usó algoritmos creados por el JPL para detectar formaciones nubosas antes de tomar una fotografía. Si detectaba nubes, redirigía su sensor a zonas despejadas cercanas, todo ello en cuestión de segundos y sin intervención humana.
Steve Chien, investigador principal del proyecto en JPL, señaló que esta capacidad podría convertirse en un estándar en futuras misiones espaciales. Ya no se trata de obtener tantas imágenes como sea posible, sino de obtener las imágenes más útiles.
Decisiones a 500 kilómetros de altura y 7,5 km/s
El reto técnico de este sistema es considerable. El satélite orbita a unos 500 kilómetros de altitud y se desplaza a una velocidad de 7,5 kilómetros por segundo. En ese contexto, identificar una zona despejada, calcular su ubicación precisa teniendo en cuenta la rotación y curvatura de la Tierra, y redirigir la cámara antes de que el objetivo haya pasado, requiere una coordinación extraordinaria.
En la prueba, CogniSat-6 utilizó una sola cámara. Primero miraba hacia adelante para detectar nubes, y si encontraba una zona despejada, giraba rápidamente hacia abajo o hacia los lados para capturar la imagen deseada. Según Chien, todo este proceso debe completarse entre 50 y 90 segundos. Es una ventana de tiempo extremadamente corta, comparable a decidir si tomar o no una foto desde un tren en movimiento antes de que desaparezca el paisaje.
Satélites que entienden y actúan
Lo más innovador del sistema Dynamic Targeting es su autonomía operativa. No necesita instrucciones desde la Tierra para actuar. Según Aubrey Dunne, director de tecnología de Ubotica, esto representa una verdadera independencia de decisión: el satélite analiza la información, determina qué hacer y ejecuta la acción, todo de forma automática.
Esta capacidad abre nuevas posibilidades más allá de esquivar nubes. Los algoritmos pueden adaptarse para detectar anomalías térmicas, como incendios forestales o erupciones volcánicas, y redirigir sensores de alta resolución para captar detalles críticos. También podrían usarse para identificar tormentas convectivas profundas, responsables de lluvias intensas, turbulencias y rayos, lo que ayudaría a mejorar sistemas de alerta temprana.
Una década de trabajo para unos segundos de decisión
Aunque la prueba se realizó este año, el desarrollo de Dynamic Targeting comenzó hace más de diez años. Durante ese tiempo, se fueron desarrollando los bloques tecnológicos necesarios: sensores más precisos, algoritmos más inteligentes y sistemas de procesamiento en el borde capaces de trabajar sin depender del envío de datos a la Tierra.
Es como si, después de años construyendo una orquesta, por fin los instrumentos y los músicos pudieran interpretar una sinfonía compleja sin necesidad del director. Los satélites ahora pueden interpretar y actuar en tiempo real, algo impensable hace solo unos años.
Reconocimiento a la innovación espacial
Por este hito, la colaboración entre NASA JPL, Ubotica y Open Cosmos fue galardonada con el Icon Award 2025 en la categoría Space AI Breakthrough, un reconocimiento otorgado por SpaceNews a los avances que más han influido en la industria espacial durante el año.
Este premio sitúa el trabajo del equipo en un lugar destacado dentro del sector, junto a misiones como Blue Ghost de Firefly Aerospace o iniciativas de sostenibilidad como las de Muon Space. Todos estos proyectos muestran que la combinación de tecnología avanzada, colaboración internacional y enfoque práctico está cambiando el paradigma del espacio como lo conocíamos.
Lo que viene: misiones más inteligentes, decisiones más rápidas
La aplicación de inteligencia artificial en satélites no solo mejora la eficiencia, también redefine la estrategia de observación. En lugar de almacenar miles de imágenes para analizar luego, los satélites podrán seleccionar qué es relevante desde el primer momento, priorizando información útil y reduciendo el volumen de datos enviados a la Tierra.
Esto implica menos necesidad de ancho de banda, menor consumo energético y respuestas más rápidas ante emergencias. En un mundo que exige monitoreo constante por cuestiones climáticas, agrícolas o de seguridad, contar con satélites que piensan y actúan por sí mismos puede marcar la diferencia.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí