Un robot flotando como un colibrí en las estrechas instalaciones de la Estación Espacial Internacional (EEI) podría parecer ciencia ficción, pero es una escena cada vez más cercana a la realidad. Investigadores de la Universidad de Stanford han dado un paso clave al demostrar que es posible utilizar inteligencia artificial para controlar de forma segura un robot en la EEI, un hito que podría cambiar para siempre la manera en que se llevan a cabo las misiones espaciales.
Astrobee: el pequeño robot con grandes retos
La estrella de este avance es Astrobee, un robot en forma de cubo y propulsado por ventiladores, diseñado por la NASA para moverse libremente en microgravedad. Aunque lleva tiempo en la EEI, sus movimientos seguían requiriendo intervención humana o se limitaban a rutinas preprogramadas. El gran desafío para lograr una verdadera autonomía era que los entornos espaciales son demasiado complejos y los ordenadores a bordo no tienen la misma potencia que los de la Tierra.
Como explicó Marco Pavone, profesor de ingeniería aeroespacial en Stanford, los algoritmos de control autónomo que funcionan en la Tierra no pueden trasladarse directamente al espacio. Las computadoras de vuelo en la EEI tienen recursos limitados y están sujetas a restricciones de seguridad mucho más estrictas. Es como querer correr un videojuego de última generación en un ordenador de hace diez años.
Aprendizaje automático para una navegación más eficiente
La investigadora Somrita Banerjee, líder del proyecto, comparó el reto con planificar un viaje en coche de San Francisco a Los Ángeles: no basta con llegar, hay que hacerlo rápido, con seguridad y sin agotar el combustible. Para ello, el equipo utilizó un enfoque matemático tradicional conocido como programación convexa secuencial, que permite planificar rutas seguras dividiendo el problema en pasos más pequeños.
Sin embargo, calcular estas rutas desde cero cada vez es costoso en términos de procesamiento, algo que limita mucho a Astrobee. Para superar este obstáculo, los investigadores incorporaron un modelo de aprendizaje automático entrenado con miles de trayectorias anteriores. Así, el robot no parte de cero, sino que comienza desde una «propuesta informada», un punto de partida que luego se optimiza. A este proceso se le llama «warm start», y es como planificar un viaje empezando desde una ruta conocida en lugar de dibujar una línea recta sobre el mapa.
Resultados en microgravedad real
Antes de llevar su modelo a la EEI, el equipo lo probó en un banco de pruebas en el Centro de Investigación Ames de la NASA, donde un robot similar a Astrobee flota sobre una mesa de granito como si fuera un disco de hockey impulsado por aire. Una vez que comprobaron su eficacia, pasaron a la acción en órbita.
Durante la prueba a bordo de la EEI, los astronautas solo se encargaron de la preparación y el cierre del experimento. El resto fue operado desde la Tierra. El equipo de Stanford envió instrucciones al Centro Espacial Johnson de la NASA, donde los operadores ejecutaron comandos para Astrobee, incluyendo ubicaciones de partida y llegada, obstáculos simulados y comparaciones entre inicios fríos (sin IA) y warm starts (con IA).
Se ejecutaron 18 trayectorias diferentes, cada una de más de un minuto, y cada una se probó en ambas condiciones. Los resultados fueron claros: la planificación de movimiento fue entre un 50% y un 60% más rápida usando la IA, especialmente en espacios estrechos o cuando el robot necesitaba rotar.
Seguridad garantizada y preparación para el futuro
A pesar de la mejora en velocidad, el sistema mantuvo siempre los estándares de seguridad exigidos en el entorno espacial. Para evitar riesgos, los obstáculos eran virtuales y se implementaron varias capas de protección, incluyendo un robot de respaldo y la posibilidad de cancelar cualquier acción de forma remota.
Gracias al éxito del experimento, el sistema alcanzó el Nivel de Preparación Tecnológica 5 de la NASA, que implica pruebas exitosas en un entorno operativo real. Esto allana el camino para que este tipo de autonomía robótica se incluya en futuras misiones espaciales sin necesidad de controles constantes desde la Tierra.
Más allá de la órbita terrestre
Con la vista puesta en futuras misiones a la Luna y Marte, donde no siempre será viable teleoperar robots desde la Tierra por el retardo en las comunicaciones, la autonomía robótica con garantías matemáticas y de seguridad se vuelve esencial. En estos entornos, los robots podrán encargarse de tareas rutinarias o peligrosas, permitiendo que los astronautas se concentren en actividades prioritarias.
El equipo de Stanford, junto con el Centro de Investigación en Autonomía Aeroespacial (CAESAR), seguirá explorando modelos de IA más potentes, similares a los usados en coches autónomos o herramientas de lenguaje modernas. Con una mejor capacidad de generalización, estos modelos podrán adaptarse a entornos espaciales aún más complejos.
Un paso firme hacia la exploración espacial inteligente
Lo que hasta hace poco era solo una visión futurista está tomando forma. La integración de IA en la navegación robótica espacial ya no es una promesa lejana, sino una herramienta probada en condiciones reales. Ver a Astrobee moverse con soltura mientras astronautas como Sunita Williams flotaban cerca fue, para Banerjee, una experiencia tan emocionante como significativa.
La eficiencia, seguridad y escalabilidad que ofrece este enfoque inaugura una nueva etapa en la interacción entre humanos y robots en el espacio. Lo que aprendemos hoy a bordo de la EEI será la base de las próximas aventuras más allá de nuestro planeta.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí