INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Así buscaremos vida extraterrestre con ayuda de la inteligencia artificial
Si escuchan inteligencia artificial aplicada a la exploración espacial, ¿qué les viene a la cabeza? ¿Un robot del estilo de Terminator tal vez? ¿O más bien un robot astromecánico multifunción similar a R2D2? Siento decepcionarles, pero eso no será así. Al menos en las próximas décadas. Serán más similares a esas aspiradoras que recorren las casas en busca de pelusas cuando estamos fuera.
![Representación artística del rover Curiosity disparando su rayo láser contra uno de los objetivos](https://fotografias.lasexta.com/clipping/cmsimages02/2018/06/07/1EC16A7C-A695-45E7-866A-2EB348277045/98.jpg?crop=699,393,x0,y0&width=1900&height=1069&optimize=high&format=webply)
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¿Por qué les cuento esto? Porque el científico Steve Chien del JPL, especialista en inteligencia artificial, ofreció una conferencia en el Planetario de Madrid titulada 'El creciente papel de la inteligencia artificial en la exploración espacial y en la búsqueda de vida más allá de la Tierra'. Dijo cosas muy interesantes.
¿Cómo aprende un sistema de inteligencia artificial? Debe ser capaz de diferenciar lo particular de lo general. Es decir, saber lo que es “normal” y lo que no lo es ya que en la particularidad es donde suele estar lo interesante. Para ese aprendizaje, la función humana es fundamental: etiquetar rasgos, texturas o colores hace que el sistema quede dotado de cierta inteligencia que irá ampliando con su trabajo diario.
Es algo parecido a lo que hace Facebook con las publicaciones que marcamos con "me gusta": se gestionan en modelos que se encargan de sugerirnos publicaciones ajustadas a nuestros intereses. ¿Cómo se aplica esto en un caso real? Una inteligencia artificial convenientemente enseñada no te mostraría las 10.000 imágenes que una sonda tome de la superficie de un planeta, sino las pocas decenas que muestren alguna particularidad.
Y sí, ya hay casos reales. En concreto Chien trabajó con la inteligencia artificial de la misión Rosetta para caracterizar las plumas de gases emitidas por el 67P/Churyumov-Gerasimenko; actualmente trabaja con el rover Curiosity para seleccionar los objetivos que deberían ser analizados con el rayo láser del vehículo.
¿Cómo selecciona el rover sus objetivos? Una cámara analiza de manera autónoma el entorno y atendiendo a distancias, formas y texturas selecciona una serie de objetivos. Por lo que de todo lo que rodea al rover, los científicos solo reciben alrededor de una docena de objetivos válidos.
Y no queda ahí la cosa porque esto va a más porque el rover Mars2020, gemelo del Curiosity que la NASA lanzará en dos años, incorporará mucha más tecnología de inteligencia artificial que su predecesor.
¿Y más allá de 2020? Chien ha dado tres ejemplos: Marte, Europa en Júpiter y Encélado en Saturno.
Sobre los viajes a Marte
Con respecto a Marte, la presencia humana pasa por encontrar cuevas donde protegerse de la radiación del Sol ya que la escasísima atmósfera del Planeta Rojo y la ausencia de campos magnéticos, hacen que sea letal para el ser humano.
Estas cuevas serían analizadas por una serie de "mini-rover" autónomos que recorrerían las cuevas dándonos información sobre su interior. Estos rover transmitirían los datos a una base o centralita y ésta repetiría la información a la Tierra cuando lo considerase oportuno.
En Europa sabemos que hay un océano bajo una corteza de hielo y en el fondo de este mar, existiría un lecho poblado con grietas volcánicas. Un instrumento autónomo podría explorar parte del interior aportando información valiosísima que depositaría sobre una base situada sobre la corteza de hielo. Luego, esta centralita los repetiría hasta nuestro planeta.
Con respecto a Encélado, la misión consistiría en retransmitir los datos de las plumas gaseosas que emanan de las grietas superficiales. Para ello una legión de mini-sondas se fijarán de forma autónoma con unos tornillos a las paredes de la chimenea de la grieta. Cuando se produjese una emanación, los robots medirían sus características y los retransmitirán a una base, siendo ésta la que finalmente los repetiría hasta nuestro planeta.
En estos tres casos la inteligencia artificial se encargaría no solo de recoger datos, sino también de filtrarlos para ofrecernos solo los datos interesantes. Para ello, esa inteligencia deberá haber aprendido tanto en laboratorios como en "análogos terrestres". De esta forma, tras analizar Marte, Encélado y Europa no recibiríamos datos generalistas, sino datos particulares.
Y un salto más allá, lo daríamos en la exploración de otros mundos fuera del sistema solar. Ahí sí que sería necesaria esta inteligencia artificial para que la sonda pueda tomar sus propias decisiones ya que a las distancias que nos moveríamos, sería inviable mantener una “conversación” con la sonda.
Debería limitarse a tomar decisiones y transmitirnos datos. Y para identificar mundos habitables, o tal vez mundos habitados por otras formas de vida, se hace necesario ese aprendizaje que enseñe a esos pequeños robots qué es vida y qué no para así, poder responder a una de las grandes preguntas de la humanidad.
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