En tanto, Lisa Denzer, directora del Laboratorio de IA de la Agencia Espacial Europea (ESA) afirmó: “Nuestro objetivo es hacer que la exploración espacial sea más eficiente y alcanzable integrando la IA en todas las fases de la misión, desde el entrenamiento de los astronautas hasta los sistemas autónomos en los rovers, en las operaciones de la misión y en otros planetas”.

Ese salto cualitativo alimenta la idea de que la próxima generación de naves no surgirá de un diseño humano clásico, sino del diálogo continuo entre modelos de IA y especialistas.

El corazón de la revolución aparece en los motores térmicos nucleares. Estas tecnologías utilizan calor producido por reacciones atómicas para impulsar un propelente, generalmente hidrógeno, y alcanzan velocidades imposibles para los motores químicos. La NASA experimentó con estos sistemas desde la década del sesenta, pero nunca logró un equilibrio ideal entre potencia, estabilidad y control térmico. El aprendizaje automático cambió ese panorama.

Los modelos actuales analizan cientos de variables simultáneas dentro del reactor, desde la geometría interna hasta el comportamiento del flujo de hidrógeno, y seleccionan configuraciones que maximizan la transferencia de calor sin dañar los materiales. La IA permite descubrir diseños más compactos, más eficientes y más seguros.

La tecnología también ingresó en los entrenamientos de astronautas. Los simuladores equipados con aprendizaje automático analizan cómo reacciona cada persona ante fallas imprevistas y ajustan los escenarios hasta encontrar el punto exacto que fortalece la respuesta cognitiva frente al estrés.

En los últimos años estos algoritmos incorporaron un modelo de predicción que identifica con alta precisión en qué parte del proceso aparece una debilidad y propone un entrenamiento adicional. Los especialistas observan mejoras significativas en la toma de decisiones y en la velocidad de reacción, dos atributos críticos durante misiones de larga duración.

El Laboratorio de IA de la ESA explora tecnologías avanzadas como la robótica, la computación cuántica y “Por ejemplo, la IA desempeña un papel transformador en el entrenamiento de astronautas mediante tecnologías de XR, como la realidad aumentada y la realidad virtual. Los modelos de IA mejoran estas herramientas creando simulaciones detalladas y realistas, lo que ayuda a los astronautas a entrenarse en entornos que imitan fielmente las condiciones espaciales. De igual manera, los gemelos digitales (representaciones virtuales de naves espaciales o entornos de misión) ayudan a los equipos a perfeccionar la planificación de misiones, gestionar riesgos y mantener los sistemas de las naves espaciales”, detalla la ESA.

La cantidad de desechos orbitales subió de forma explosiva por el aumento de lanzamientos y la presencia de miles de satélites en órbitas bajas. Ese escenario produjo una amenaza real: colisiones que generan más fragmentos y un riesgo creciente para naves operativas.

La IA se convirtió en una herramienta imprescindible. Su capacidad para analizar trayectorias en tiempo real permite anticipar choques, ajustar rutas y crear planes de desvío sin intervención humana. Los sistemas evalúan la evolución del entorno orbital, consideran miles de variables y ejecutan maniobras con tiempos imposibles para una operatoria manual.

La autonomía robótica también atraviesa un momento decisivo. Robots como La misma tecnología se extiende a vehículos planetarios que deben desplazarse en entornos desconocidos. Los sistemas evalúan su entorno, identifican obstáculos y ajustan su ruta sin instrucciones permanentes desde la Tierra. Ese nivel de independencia reduce demoras y permite explorar superficies completas durante lapsos más prolongados.

El punto más ambicioso surge cuando la industria imagina el futuro cercano. La progresión tecnológica indica que el aprendizaje automático ocupará un lugar central en la arquitectura de las próximas naves, desde la definición de materiales hasta la elección de rutas interplanetarias.

Las misiones de exploración también dependen de esta tecnología. El aprendizaje automático analiza datos captados por sondas, detecta anomalías y señala regiones prometedoras para investigaciones futuras.

Su capacidad para identificar cambios mínimos en imágenes satelitales resulta clave para entender fenómenos geológicos en Marte o variaciones de actividad en lunas heladas del sistema solar.

La suma de estos avances configura un escenario claro: la inteligencia artificial ya no funciona como soporte, sino como una pieza estructural dentro del ecosistema espacial. La carrera por construir cohetes más potentes y confiables depende ahora de la interacción diaria entre ingenieros y algoritmos.

La IA diseña, corrige, simula, evalúa y toma decisiones con una precisión que supera cualquier método previo. Se perfila como la llave que permitirá crear motores nucleares más avanzados, formar astronautas mejor preparados, limpiar la órbita y multiplicar la autonomía de robots y naves.

El aprendizaje automático ya marca ese camino y promete convertirse en el motor silencioso de la próxima era cósmica.

Fuente: telam