En diciembre, la NASA dio otro pequeño paso incremental hacia los vehículos de superficie autónomos.
En una demostración, el equipo de Perseverance utilizó IA para generar los puntos de referencia del rover. Perseverance utilizó los puntos de referencia de la IA en dos días distintos, viajando un total de 456 metros (1496 pies) sin control humano.
“Esta demostración muestra hasta qué punto han avanzado nuestras capacidades y amplía la forma en que exploraremos otros mundos”, dijo el administrador de la NASA, Jared Isaacman.
“Las tecnologías autónomas como esta pueden ayudar a que las misiones operen de manera más eficiente, respondan a terrenos desafiantes y aumenten el rendimiento científico a medida que aumenta la distancia de la Tierra. Es un claro ejemplo de equipos que aplican nueva tecnología de manera cuidadosa y responsable en operaciones reales”.
Marte está muy lejos y hay un retraso de unos 25 minutos para una señal de ida y vuelta entre la Tierra y Marte. Eso significa que de una forma u otra, los rovers están solos durante cortos períodos de tiempo.
El retraso da forma al proceso de planificación de rutas. Los conductores de rovers aquí en la Tierra examinan imágenes y datos de elevación y programan una serie de puntos de referencia, que normalmente no superan los 100 metros (330 pies) de distancia.
El plan de conducción se envía a la Red de Espacio Profundo (DSN) de la NASA, que lo transmite a uno de varios orbitadores, que luego lo transmiten a Perseverance.
En esta demostración, la IA analizó imágenes orbitales de la cámara HiRISE del Mars Reconnaissance Orbiter, así como modelos de elevación digitales. La IA, que se basa en la IA Claude de Anthropic, identificó peligros como trampas de arena, campos de rocas, lechos de roca y afloramientos rocosos. Luego generó un camino definido por una serie de puntos de referencia que evita los peligros.
A partir de ahí, el sistema de navegación automática de Perseverance tomó el control. Tiene más autonomía que sus predecesores y puede procesar imágenes y planes de conducción mientras está en movimiento.
Hubo otro paso importante antes de que estos puntos de referencia se transmitieran a Perseverance. El Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA tiene un “gemelo” para Perseverance llamado “Banco de pruebas del sistema de vehículos” (VSTB) en Mars Yard del JPL.
Es un modelo de ingeniería con el que el equipo puede trabajar aquí en la Tierra para resolver problemas o situaciones como esta. Estas versiones de ingeniería son comunes en las misiones a Marte y el JPL también tiene una para el Curiosity.
“Los elementos fundamentales de la IA generativa se muestran muy prometedores a la hora de racionalizar los pilares de la navegación autónoma para la conducción fuera del planeta: percepción (ver las rocas y ondas), localización (saber dónde estamos) y planificación y control (decidir y ejecutar el camino más seguro)”, dijo Vandi Verma, robótica espacial del JPL y miembro del equipo de ingeniería de Perseverance.
“Estamos avanzando hacia un día en el que la IA generativa y otras herramientas inteligentes ayudarán a nuestros vehículos de superficie a manejar recorridos a escala de kilómetros mientras minimizan la carga de trabajo del operador, y señalarán características de superficie interesantes para nuestro equipo científico mediante la búsqueda de grandes volúmenes de imágenes del vehículo”.
frameborder=”0″ enable=”accelerómetro; reproducción automática; escritura en portapapeles; medios cifrados; giroscopio; imagen en imagen; compartir web” referrerpolicy=”origen-estricto-cuando-origen-cruzado” enablefullscreen>La IA se está volviendo rápidamente omnipresente en nuestras vidas y aparece en lugares que no necesariamente tienen un caso de uso sólido para ella.
Pero esto no es que la NASA se suba al tren de la IA. Llevan un tiempo desarrollando sistemas de navegación automática, por necesidad. De hecho, el principal medio de conducción de Perseverance es su sistema de navegación autónomo.
Una cosa que impide la conducción totalmente autónoma es la forma en que crece la incertidumbre a medida que el rover opera sin asistencia humana. Cuanto más viaja el rover, más incierto se vuelve sobre su posición en la superficie.
La solución es relocalizar el rover en su mapa. Actualmente, los humanos hacen esto. Pero esto lleva tiempo, incluido un ciclo completo de comunicación entre la Tierra y Marte. En general, limita hasta dónde puede llegar Perseverance sin una mano amiga.
La NASA/JPL también está trabajando en una forma en que Perseverance pueda utilizar la IA para relocalizarse. El principal obstáculo es hacer coincidir las imágenes orbitales con las imágenes a nivel del suelo del rover. Parece muy probable que la IA esté entrenada para sobresalir en esto.
Es obvio que la IA desempeñará un papel mucho más importante en la exploración planetaria. El próximo rover de Marte puede ser muy diferente de los actuales, con navegación autónoma más avanzada y otras funciones de inteligencia artificial. Ya existen conceptos para un enjambre de drones voladores lanzados por un rover para ampliar su alcance exploratorio en Marte. Estos enjambres serían controlados por IA para trabajar juntos y de forma autónoma.
Y no es sólo la exploración de Marte la que se beneficiará de la IA. La misión Dragonfly de la NASA a Titán, la luna de Saturno, hará un uso extensivo de la IA. No sólo para la navegación autónoma mientras el helicóptero vuela, sino también para la conservación de datos autónoma.
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“Imagínese sistemas inteligentes no sólo en la Tierra, sino también en aplicaciones de vanguardia en nuestros rovers, helicópteros, drones y otros elementos de superficie entrenados con la sabiduría colectiva de nuestros ingenieros, científicos y astronautas de la NASA”, dijo Matt Wallace, gerente de la Oficina de Sistemas de Exploración del JPL.
“Esa es la tecnología revolucionaria que necesitamos para establecer la infraestructura y los sistemas necesarios para una presencia humana permanente en la Luna y llevar a Estados Unidos a Marte y más allá”.
Este artículo fue publicado originalmente por Universe Today. Lea el artículo original.