La inteligencia artificial aborda la transmisión de datos desde el espacio
Retrocedamos en el tiempo hasta 1956, cuando los científicos proponían ideas y escribían programas pioneros en el campo de la inteligencia artificial (IA). Volvamos de nuevo al 2008, donde la IA ayuda a los planificadores de misiones a mejorar la transmisión de datos desde la nave espacial Mars Express. Desde sus comienzos, la IA ha venido ofreciendo soluciones interesantes a problemas complejos, y su irrupción en el campo de las operaciones de las misiones espaciales como una tecnología de valor añadido ha beneficiado a Europa y al resto del mundo. El proyecto Mars Express de la Agencia Espacial Europea (ESA) es la primera misión planetaria de Europa. Cuando se lanzó en el 2003, la misión se componía de un orbitador, que transportaba siete instrumentos para observar el planeta por teledetección, y el aterrizador Beagle 2 para la medición in situ del suelo y las rocas de Marte. A pesar de que el aterrizador no llegó a salvo a la superficie marciana, el orbitador ha venido realizando con éxito mediciones científicas de la superficie, subsuperficie y atmósfera de Marte. En última instancia, el objetivo de la misión a Marte es la búsqueda de agua en cualquiera de sus estados por todo el planeta, utilizando sus siete instrumentos y distintas técnicas. La misión tiene capacidad para producir una buena cantidad de datos científicos, pero el reto consiste en transmitirlos a la Tierra en el momento oportuno y en la secuencia correcta. El no hacerlo bien supondría una pérdida permanente de paquetes de datos debido a que los nuevos sobrescribirían la limitada memoria de la que se dispone a bordo. El método convencional de transmisión de datos implica el uso de programas informáticos de planificación manejados por humanos para producir secuencias de órdenes que se envían al Mars Express. Este proceso informa al sistema de cuándo debe descargar paquetes de datos específicos. «Esto es tedioso, lento y no ha evitado alguna que otra pérdida ocasional e irreparable de importantes datos científicos», explicó Alessandro Donati, responsable del Departamento de Conceptos y Tecnologías de Misión Avanzados del Centro Europeo de Operaciones Espaciales (ESOC) de la ESA en Darmstadt (Alemania). Debido al número de variables que cambian sin cesar, como la disponibilidad de la estación de recepción en tierra, la orientación de la nave y la distinta cantidad de datos generados por cada uno de los siete instrumentos de a bordo, pueden surgir problemas para organizar el proceso de transferencia, según indicó el Sr. Donati. En consecuencia, las variables han de optimizarse rápidamente, «con apenas unas pocas horas entre conexiones con la estación de tierra». Estos problemas han impulsado a los investigadores del Instituto italiano para la Ciencia y la Tecnología Cognitiva (ISTC-CNR) y a los organizadores de misión del ESOC a aplicar técnicas de IA en el proceso de transferencia. Las empresas de transporte y las aerolíneas ya utilizan técnicas parecidas para solucionar sus quebraderos de cabeza de tipo organizativo. Al equipo se le ocurrió implementar una ingeniosa herramienta llamada MEXAR2 («Mars Express AI Tool»). «Mediante la utilización de MEXAR2, la pérdida de paquetes de datos ha sido prácticamente eliminada», informó Fred Jansen, coordinador de misiones de la ESA para el proyecto Mars Express. MEXAR2 calibra las variables que afectan al proceso de transferencia y, de forma «inteligente», calcula qué paquetes de datos de la placa de a bordo corren menos riesgo de perderse debido a conflictos de memoria. Una vez que se ha resuelto esto, MEXAR2 optimiza la transferencia de datos y genera las órdenes que arrancan la transferencia en sí. La validación y las pruebas iniciales del MEXAR2 han sido un éxito y la herramienta inteligente ya se usa en el sistema de planificación de misiones del Mars Express, donde ha contribuido a reducir el volumen de trabajo del equipo de planificación en un 50%. «Y debido a que optimiza el ancho de banda utilizado para recibir datos en tierra, hemos conseguido liberar parte del caro tiempo de la estación de tierra para otras misiones», apuntó Michel Denis, coordinador de operaciones de la nave espacial Mars Express de la ESOC. «Durante el desarrollo de la MEXAR2, la flexibilidad de la tecnología basada en IA nos permitió captar muchas carencias que de otra forma habrían necesitado de una fuerte inversión en rediseño de software», afirmó otro investigador de IA en la ESOC, Nicola Policella. Las virtudes de la MEXAR2 han sido ampliamente reconocidas. Además de recibir el premio al mejor programa en los ICAPS 2007, el principal foro sobre tecnología de planificación y organización mediante IA, MEXAR2 ha recibido excelentes críticas por ser una de las tres únicas aplicaciones que existen para su uso en las operaciones de misiones espaciales. «MEXAR2 abre caminos a la llegada de la tecnología de IA a las operaciones espaciales», indicó la Dra. Ari Kristinn Jónsson, decana de la Escuela de Ciencias Informáticas de la Universidad de Reikiavik (Islandia), y antigua investigadora científica en el centro de investigación Ames de la NASA.