El rover Perseverance de la NASA completó sus primeros viajes en otro planeta, planificados mediante inteligencia artificial. El Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la agencia en el sur de California, utilizó esta herramienta generativa para crear puntos de referencia para Perseverance (ubicaciones fijas donde el rover recibe un nuevo conjunto de instrucciones). En otras palabras, le creó una especie de ruta para que el vehículo robótico siguiera.
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Durante los últimos 28 años, las rutas del rover han sido planificadas y ejecutadas por “conductores” humanos, quienes analizan el terreno y los datos de estado para trazar una ruta utilizando puntos de referencia, generalmente separados por no más de 100 metros. Con esto se evitan posibles peligros. Esa información la envían a través de la Red de Espacio Profundo de la NASA al rover, que los ejecuta.
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Sin embargo, en esta oportunidad, el equipo utilizó específicamente un tipo de IA generativa que analizó, entre otras cosas, las imágenes orbitales de alta resolución a bordo del Orbitador de Reconocimiento de Marte de la NASA. Tras identificar las características críticas del terreno (lecho rocoso, afloramientos, campos de rocas peligrosas, ondulaciones de arena, etc.), generó un trayecto continuo con puntos de referencia.
El 8 de diciembre, día del primer recorrido, Perseverance recorrió 210 metros. Dos días después, recorrió 246 metros, y duraron en promedio 2 horas y 30 minutos.
De acuerdo con 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”.
La iniciativa se llevó a cabo desde el Centro de Operaciones Rover (ROC) del JPL en colaboración con Anthropic, utilizando los modelos de inteligencia artificial Claude de la compañía.
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Para el administrador de la NASA, Jared Isaacman, estas tecnologías autónomas “pueden ayudar a las misiones a operar con mayor eficiencia, responder a terrenos difíciles y aumentar el rendimiento científico a medida que aumenta la distancia de la Tierra. Es un claro ejemplo de cómo los equipos aplican las nuevas tecnologías con cuidado y responsabilidad en operaciones reales”.
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