La NASA prueba satélites con inteligencia artificial que deciden sus propias observaciones

La tecnología Dynamic Targeting, desarrollada durante más de diez años en el Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA en California, establece un nuevo estándar en observación satelital. Esta innovación permite que los satélites interpreten datos de manera similar a un humano y tomen decisiones autónomas sobre cómo responder ante ellos.

A diferencia de los sistemas tradicionales, que capturan imágenes únicamente de lo que se encuentra justo debajo del satélite, Dynamic Targeting emplea inteligencia artificial para analizar imágenes en tiempo real y evaluar si las condiciones de observación son las adecuadas.

El funcionamiento de Dynamic Targeting comienza cuando el satélite CogniSAT-6 observa el área situada 500 kilómetros por delante de su trayecto orbital. Equipado con una cámara que capta luz visible e infrarroja, el satélite inclina su sensor hacia adelante entre 40 y 50 grados. Así obtiene una vista anticipada de la zona que sobrevolará poco después.

Un algoritmo avanzado, entrenado para identificar nubes, examina esta imagen y determina si la región está despejada. Si el área está libre de obstáculos, el satélite ajusta su orientación para capturar la imagen planificada exactamente al pasar sobre el objetivo. Si se detectan nubes, cancela la toma y conserva la capacidad de almacenamiento para datos realmente útiles.

Este proceso, desde la adquisición de la imagen anticipada hasta la toma final, se completa en apenas 60 a 90 segundos, mientras el satélite se desplaza a 7,5 kilómetros por segundo en órbita terrestre baja. Según la NASA, este grado de autonomía representa una transformación profunda en la eficiencia de los satélites de observación.

Prueba de Dynamic Targeting: colaboración internacional y avances técnicos

La reciente validación de Dynamic Targeting se realizó a bordo de CogniSAT-6, un CubeSat del tamaño de un maletín lanzado en marzo de 2024. El satélite fue diseñado, construido y es operado por Open Cosmos, mientras que la carga útil, que incluye el procesador de inteligencia artificial, fue desarrollada por Ubotica.

El procesador, de tipo comercial, se había puesto a prueba previamente en 2022 en la Estación Espacial Internacional, donde el equipo dirigido por Steve Chien, investigador principal del proyecto en el JPL, evaluó algoritmos similares para comprobar su funcionamiento en el espacio.

A diferencia de los satélites convencionales, CogniSAT-6 carece de un sensor dedicado exclusivamente a la observación anticipada. Por ese motivo, debe inclinarse para obtener la imagen previa y regresar a su posición inicial para capturar la principal. Esta maniobra, coordinada por el software de Dynamic Targeting, maximiza la utilidad de cada observación y reduce la recopilación de datos irrelevantes.

La NASA destaca que la colaboración entre el JPL, Open Cosmos y Ubotica fue esencial para demostrar que la inteligencia artificial embarcada en satélites pequeños y comerciales es viable, lo que facilitará la adopción de esta tecnología en futuras misiones científicas y operativas.

Visión y declaraciones de los responsables tecnológicos

Steve Chien explicó el propósito de Dynamic Targeting: “La idea es hacer que la nave actúe más como un humano: en vez de solo ver datos, piensa en lo que muestran y cómo responder”. Chien ilustró el concepto con un ejemplo concreto: ante una imagen de árboles en llamas, una persona puede discernir que se trata de un incendio forestal, no solo de una colección de píxeles rojos y naranjas. Dynamic Targeting busca dotar a los satélites de la habilidad para identificar fenómenos relevantes y enfocar sus sensores en ellos.

Por su parte, Ben Smith, asociado de la Oficina de Tecnología de Ciencias de la Tierra de la NASA, remarcó la utilidad concreta de esta innovación: “Si puedes ser inteligente sobre lo que fotografías, solo capturas el suelo y omites las nubes. Así, no almacenas, procesas ni descargas imágenes que los investigadores realmente no pueden usar. Esta tecnología ayudará a los científicos a obtener una proporción mucho mayor de datos utilizables”, afirmó Smith.

Eficiencia en los resultados y datos científicos de mayor valor

El principal obstáculo para los satélites de observación óptica es la presencia de nubes, que pueden impedir la visibilidad de la superficie terrestre hasta en dos tercios de las ocasiones. Los sistemas tradicionales generan enormes volúmenes de información poco útil, lo que implica alto consumo de almacenamiento y recursos de transmisión.

De acuerdo con la NASA, Dynamic Targeting permitirá a los investigadores acceder a información más precisa y puntual, mejorando la calidad de estudios sobre clima, medio ambiente y fenómenos naturales.

Próximos desafíos: fenómenos extremos y expansión de capacidades

Tras el éxito de la prueba inicial, el equipo del JPL prepara nuevos ensayos para ampliar las capacidades de Dynamic Targeting. El siguiente paso será utilizar la tecnología para localizar y monitorizar tormentas y fenómenos meteorológicos intensos, lo cual requerirá que el satélite busque estos eventos en lugar de evitarlos. También se planifican pruebas para detectar anomalías térmicas, como incendios forestales y erupciones volcánicas, mediante algoritmos especializados.

La visión a largo plazo de la NASA es integrar Dynamic Targeting en misiones científicas operativas, otorgando a los instrumentos una flexibilidad inédita para realizar mediciones novedosas. Entre las ideas en desarrollo destaca la adaptación de la tecnología a sistemas de radar, lo que favorecerá la observación de fenómenos extremos como tormentas de hielo convectivas profundas, que hasta el momento fueron difíciles de analizar en detalle.

Otra línea de trabajo relacionada es la incorporación de Dynamic Targeting en constelaciones de satélites. El análisis de imágenes realizado a bordo de un satélite líder podría compartirse rápidamente con otros satélites de la formación, permitiendo una reacción coordinada y eficiente ante fenómenos de interés. Steve Chien lidera actualmente un ensayo de este concepto, denominado Federated Autonomous MEasurement, con inicio previsto para finales de este año.

Inspiración y antecedentes: de la misión Rosetta a la Tierra

Dynamic Targeting se inspira en parte en la experiencia previa del equipo del JPL durante la misión Rosetta de la Agencia Espacial Europea (ESA). En ese proyecto se demostró la viabilidad de detectar e imaginar de manera autónoma columnas de gas emitidas por el cometa 67P/Churyumov-Gerasimenko.

Aquella experiencia sentó las bases para aplicar estos mismos principios a la observación terrestre, habilitando a los satélites para identificar y seguir fenómenos raros y efímeros sin dependencia continua de órdenes desde tierra.

Hacia una nueva era de observación de la Tierra

Con la validación de Dynamic Targeting en CogniSAT-6, la NASA y sus socios dieron un paso fundamental hacia la automatización inteligente de la observación de la Tierra. El despliegue inicial de esta tecnología, según Steve Chien, constituye “un paso enormemente importante” hacia el uso operativo en misiones científicas.

De cara al futuro, la NASA prevé que Dynamic Targeting será una herramienta esencial para la detección temprana de desastres naturales, la gestión ambiental y la investigación científica, tanto en la Tierra como en exploraciones espaciales fuera de nuestro planeta.