La Inteligencia Artificial potencia la Ciencia desde Marte

El Centro Europeo de Operaciones Espaciales (ESOC) ha recurrido a la Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a la sonda Mars Express, de la ESA, en su búsqueda de indicios de vida, presente o pasada, en el Planeta Rojo. Desde enero de 2004 Mars Express ha utilizado sus sofisticados instrumentos para estudiar la atmósfera, la superficie y el subsuelo de Marte, confirmando la presencia de agua y buscando huellas de vida sobre y bajo el terreno rocoso del Planeta Rojo.

La sonda espacial genera un gran volumen de datos científicos, que se deben transmitir a la Tierra en el instante adecuado y en la secuencia correcta para evitar que los paquetes de datos se pierdan permanentemente, ya que la memoria de abordo, de capacidad limitada, se sobrescribe con los nuevos datos recogidos.Tradicionalmente, la transmisión de datos se gestiona utilizando un software de planificación que requiere la atención de un operario. Este software genera las secuencias de comandos que se envían a Mars Express, especificando cuándo la sonda puede desechar ciertos paquetes de datos. “Esto es tedioso, consume tiempo y realmente nunca se elimina la posibilidad de perder – de forma permanente – valiosos datos científicos”, afirma Alessandro Donati, responsable del departamento de Conceptos de Misión y Tecnologías Avanzadas de ESOC, Darmstadt, Alemania.

Sin embargo, desde 2005, los investigadores de Inteligencia Artificial del Instituto Italiano para la Ciencia y la Tecnología Cognitiva (ISTC-CNR), dirigido por el Dr. Amedeo Cesta, y los planificadores de misión e ingenieros de computación en ESOC han estado desarrollando una solución para el complejo problema de planificación de Mars Express, empleando técnicas de Inteligencia Artificial (IA).El resultado de este trabajo es una nueva herramienta, bautizada como MEXAR2 (Mars Express AI Tool) que forma ahora parte integral del sistema de planificación de la misión Mars Express.MEXAR2 funciona planificando de forma inteligente qué paquetes de datos se podrían llegar a perder debido a conflictos en la memoria de abordo. De esta forma puede optimizar la planificación de la descarga de datos y generar los comandos necesarios para llevar a cabo esta transmisión. “Con MEXAR2, se ha conseguido eliminar prácticamente cualquier pérdida de paquetes de datos almacenados”, afirma Fred Jansen, Jefe de Misión de Mars Express.MEXAR2 ha reducido considerablemente la carga de trabajo del equipo de planificación de la misión, hasta en un 50 por ciento si lo comparamos con el anterior método manual.. “Así se optimiza el ancho de banda empleado para recibir los datos en Tierra, y se puede disponer de valiosas horas de estación de seguimiento para otras misiones”, afirma Michel Denis, Jefe de Operaciones de Mars Express, en ESOC.MEXAR2 ganó recientemente el premio a la “mejor aplicación” en el congreso internacional ICAPS 2007, un punto de referencia en el sector de la tecnología de planificación y programación mediante Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial aporta soluciones a problemas de gran complejidad, y ahora acaba de entrar en el ámbito de las operaciones de misiones espaciales como un valor añadido. “Mars Express es la primera misión Europea de exploración del espacio profundo que vuela utilizando herramientas de IA en el segmento de tierra, lo que permite impulsar el retorno científico y reducir a la vez el tiempo y los recursos empleados”, añade Donati. Con la demostración del éxito de MEXAR2, los científicos de ESOC e ISTC-CNR están trabajando para aplicar la tecnología actual en Inteligencia Artificial a otros problemas. Recientemente se ha trabajado con éxito en el problema inverso: cómo optimizar el envío de comandos a Mars Express, en un proyecto bautizado – de forma irónica - como ‘RAXEM’ – MEXAR escrito al revés. La tecnología de Inteligencia Artificial desarrollada por la ESA se aplicará también a la Iniciativa de Planificación y Programación Avanzada, una acción pensada para extender los beneficios de la IA a otras áreas y misiones, incluyendo la planificación a largo plazo de las observaciones realizadas por Integral, el observatorio en órbita de rayos gamma de la ESA.“Los mismos conceptos de Inteligencia Artificial son aplicables a misiones futuras, como ExoMars, la primera misión Europea que enviará un todoterreno robótico al Planeta Rojo”, comenta Donati. Y añade: Nuestro éxito de hoy es un punto de partida para la puesta en marcha de nuevos conceptos que permitan a las próximas misiones de la ESA trabajar de forma más autónoma”.