IA clave para desbloquear nuevas aplicaciones espaciales

Guerra algorítmica: la IA clave para desbloquear nuevas aplicaciones espaciales

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Los expertos dicen que la inteligencia artificial, que tiene amplias aplicaciones en los sectores militar, civil y privado, será fundamental para promover la tecnología espacial a medida que el cosmos se vuelve más controvertido.

«El entorno espacial continúa evolucionando rápidamente», dijo Melanie Stricklan, directora ejecutiva de Slingshot Aerospace, una empresa de análisis y simulación espacial con sede en Austin, Texas y El Segundo, California. «Seguimos proliferando con nuevos usuarios y capacidades, nuevos sensores tanto en órbita mirando hacia abajo como en la Tierra mirando hacia el espacio».

La inteligencia artificial puede mejorar la conciencia del dominio espacial, acelerar las decisiones de comando y control, así como inyectar resiliencia en los satélites y sus redes correspondientes, dijo durante un panel de discusión en línea organizado por Booz Allen Hamilton.


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“Hoy en día existen muchas limitaciones para el espacio, pero creo que las soluciones de inteligencia artificial realmente ofrecen una oportunidad transformadora para … la misión de proteger y defender en el lado de la defensa [and] para mejorar las operaciones en el lado comercial ”, dijo Stricklan.

Los funcionarios de la floreciente Fuerza Espacial, que pronto celebrará su segundo cumpleaños, han dicho que la inteligencia artificial será una tecnología clave del futuro.

Para mejorar la eficiencia, el servicio planea establecer una base digital que respaldará la toma de decisiones rápida basada en datos y «aliviará» a su fuerza laboral de las actividades de coordinación y dotación de personal heredadas que podrían lograrse mejor a través de la automatización, dijo la Fuerza Espacial en su » Visión de un servicio digital ”, que se publicó en mayo.

«Aprovecharemos el aprendizaje automático y el aumento cuando corresponda, asignando actividades monótonas de personal a rutinas de inteligencia artificial o automatización de procesos robóticos y, por lo tanto, liberaremos a los Guardianes para entrenar, educar y hacer juegos de guerra como parte de su impulso para convertirse en una fuerza de combate de clase mundial», dijo el documento.

Quentin Donnellan, gerente general de espacio y defensa de Hypergiant, una empresa de inteligencia artificial con varias oficinas en Texas, dijo que Estados Unidos necesita aprovechar la singularidad de sus activos orbitales mientras considera cómo aplicar la inteligencia artificial a los sistemas espaciales.

Los satélites “recopilan datos a nivel mundial, en tiempo real, todo el tiempo, de manera persistente, intermitente, en diferentes longitudes de onda [and] por encima de las nubes ”, dijo.

Agregar una capa de inteligencia artificial a los sistemas permitirá a las entidades militares y de infraestructura crítica obtener nuevos conocimientos, agregó.

Shayn Hawthorne, líder de tecnología espacial en Amazon Web Services, dijo que hay muchas aplicaciones para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el espacio que aún no se han concebido.

«Todos sabemos que queremos hacer AI / ML en órbita», dijo. «Sabemos que queremos conectarnos con todo, pero no estamos seguros de todas las misiones diferentes para las que queremos usarlo todavía».

Los ingenieros no están limitados por la tecnología, sino por conceptos de operaciones, dijo.

“Estamos justo en el punto donde la ola está llegando a su cresta, y muy pronto podremos comenzar a surfear”, dijo Hawthorne, usando una analogía con un deporte acuático. Los desarrolladores «empezarán a pensar en todas las cosas interesantes que realmente podemos hacer con la tecnología, en lugar de simplemente pensar en cómo conseguiremos esa capacidad en la nave espacial».

Habilitar satélites con inteligencia artificial presenta una serie de desafíos, dicen los expertos.

«No tienes una conexión persistente con tus activos en el espacio», dijo Donnellan. «Si tienes un satélite en órbita terrestre baja, tienes quizás de siete a 10 minutos para hablar con él y luego desaparece durante 90 minutos o más».

Otra dificultad es averiguar qué datos se utilizarán con el sistema, dijo Pat Biltgen, director de Booz Allen Hamilton.

“No hemos definido realmente todas las misiones que queremos usar”, dijo. Una vez que los desarrolladores determinan esos conjuntos de misiones, la siguiente pregunta es: «¿Tengo datos para resolver ese problema?»

Ha habido un enfoque general en la aplicación de la visión por computadora, una subdivisión de la inteligencia artificial donde los algoritmos reconocen automáticamente los objetos, en el espacio, pero eso plantea desafíos, señaló.

«La gente siempre compara eso con … identificar imágenes de gatos», dijo Biltgen. “No hay muchos gatos en el espacio. Las cosas que intentamos encontrar desde el espacio suelen ser difíciles de encontrar, son difíciles de encontrar para las personas, por lo que es aún más difícil para los algoritmos encontrarlas «.

Eso dificulta condicionar los datos y construir los modelos necesarios para los algoritmos, dijo. «Realmente necesitamos tener una discusión sobre qué datos están disponibles y cómo los usamos para construir modelos en los que podamos confiar», agregó.

Pero Donnellan dijo que hay un largo camino por recorrer para ganar confianza en los algoritmos de IA, especialmente en un dominio como el espacio donde los conjuntos de datos son limitados.

“Ese camino está pavimentado con simulación y datos sintéticos”, dijo. «Tendremos que redoblarnos en los eventos de capacitación de humanos en el circuito en los que se puede reforzar activamente a los agentes involucrados en la toma de decisiones de ML o de IA».

Los datos sintéticos son información creada a partir de simulaciones o modelos para llenar los huecos de los algoritmos y generalmente se aplican a actividades que no ocurren con frecuencia, explicó Biltgen.

“También nos permite simular cosas que son esencialmente completamente imposibles, solo para ver cómo respondería el sistema en esos casos”, dijo. «Es un habilitador muy poderoso para entrenar sus modelos».

Temas: Robótica, Robótica y Sistemas Autónomos, Espacio