¿Dejaremos las decisiones sobre exploración espacial en manos de una IA?

La exploración espacial en cualquiera de sus formas (como la carrera espacial) requiere enormes cantidades de capital. Dinero que retorna con fuerza una vez invertido, pero que ha de ser gestionado con prudencia debido a la aún mayor cantidad de proyectos científicos que se plantean. De hecho, hay un ‘tapón’ de propuestas científicas.

En Estados Unidos, el Estudio Decenal sobre Astronomía y Astrofísica, que lleva desde 1960 sentando las bases de lo que debería ser la exploración espacial, ya incorpora más de 500 proyectos. Tradicionalmente, los investigadores han de ponerse de acuerdo sobre qué se prioriza, pero… ¿y si pudiese hacerlo una inteligencia artificial (IA)?

Cuántos recursos se destinan a la exploración espacial

A la exploración espacial se destinan muy pocos recursos, en parte porque su contribución al desarrollo de la humanidad requiere décadas. Sin embargo, no significa que no haya resultados tangibles: el TAC (tomografía axial computarizada), los paneles fotovoltaicos, el tubo para dentífrico, las ecografías, el termómetro sin mercurio, los sistemas de tratamiento de aguas o las lentillas, entre miles de otros inventos, no existirían tal y como son sin esta investigación.

Descubrir nuevos exoplanetas sin duda es fantástico. Ayuda a aprender sobre el entorno en el que vivimos. Sin embargo, en ocasiones es aún mejor girar estos radiotelescopios y monitorizar nuestro planeta usando lo aprendido en otros. Según el Instituto Europeo de Política Espacial, “por cada euro gastado por los contribuyentes europeos en el programa Copernicus se obtendrá un retorno público de 10 euros”. Este programa examina nuestra atmósfera y suelo.

Con foco en España, la mayor subida de la historia en presupuestos espaciales se produjo en 2019, cuando un Consejo de Ministros aprobó una subida de un 30 % de la partida para la Agencia Espacial Europea (ESA, por sus siglas en inglés) hasta alcanzar los 1658 millones de euros. Con esta cifra, el país pasa de contribuir a esta institución de un 5.5 % a un 7 % del presupuesto. Parece mucho, pero no lo es. Llevábamos tiempo pagando de menos.

Según la ESA en El País, “cada euro invertido en espacio aporta un retorno de tres euros al sector espacial español”, y un poco más ahora que el presupuesto aportado está en consonancia con lo que le corresponde por su producto interior bruto (PIB). Y, por descontado, aumentar su propio PIB en el futuro al “poder negociar un mayor protagonismo en los nuevos programas” o “seguir liderando consorcios europeos para el desarrollo de nuevos programas espaciales” según relataban en este periódico.

¿Por qué es tan difícil gestionar los recursos de exploración espacial?

 

inteligencia artificial para la exploration espacial

Entre otras ramas de la exploración espacial se encuentran el estudio de supernovas y agujeros negros, el descubrimiento de exoplanetas y seguimiento de sus atmósferas, el análisis de la energía oscura, la detección de objetos cercanos a la Tierra, la exploración de lunas jovianas y un largo etcétera. Aunque no cabe duda de que el retorno en cualquiera de estas investigaciones será rentable, asignar los recursos para estas investigaciones no es sencillo. ¿A quién se prioriza?

A menudo las naciones llegan a consensos como ocurre con los datos de Copernicus o el Hubble (uno mirando hacia nuestro planeta, otro hacia el espacio), que son públicos para cualquiera que decida analizarlos, de forma que se maximiza la rentabilidad de la inversión. Pero incluso así ocurre que la mayoría de los científicos se quedan sin observar la parcela de cosmos que esperan monitorizar. De modo que hay que establecer prioridad o agrupar proyectos que miren (literalmente, miren) en la misma dirección.

Por descontado, el proceso se complica cuando hay que decidir entre lanzar un nuevo rover a Marte para explorar los antiguos lechos o construir un observatorio lunar. Este problema de optimización se ha vuelto tan complejo década tras década que un equipo de investigadores ha propuesto usar IA para saber qué propuestas científicas deberíamos anteponer a otras.

 

Ventajas de usar IA para administrar fondos de investigación de exploración espacial

La propuesta de usar IA, llamada oficinalmente ‘Uso de la inteligencia artificial para aumentar la priorización científica para Astro2020’ proviene de Harley Thronson, investigador jubilado del Goddard Space Flight Center de la NASA. La idea original es que los científicos no pierdan tiempo en el Estudio Decenal y que puedan hacer lo que mejor saben: investigar.

Astro2020 es el nombre oficial del Estudio Decenal sobre Astronomía y Astrofísica de 2020, que según la organización busca “identificar los objetivos científicos más convincentes y presenta un ambicioso programa de actividades terrestres y espaciales para futuras inversiones”. Estas reuniones son particularmente políticas, lentas y enormes consumidoras de tiempo.

Los investigadores buscan apoyos, se reúnen en ‘partidos’, trazan estrategias, forman comités y tratan de ganar masa crítica para sus proyectos, compitiendo entre sí como si de parlamentarios se tratara. Esta politización de la ciencia debido a los exiguos recursos de la Administración tiene un coste evidente: los científicos se desgastan luchando por financiación en lugar de estudiar.

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Para aliviar esto, Thronson propone hacer uso de una inteligencia artificial para ayudar a los científicos a decidir. Entrenado con la base de datos de Astro2010 (la edición anterior), la IA localizó dentro del estudio de esta década seis grandes temas de investigación ‘populares’, entre los que se incluyen los exoplanetas y la observación de galaxias.

La idea del investigador jubilado no es sustituir los comités con IA, sino usar esta para que los comités tengan más facilidad a la hora de decantarse por unos proyectos u otros. Además, esta inteligencia artificial podría ayudar a los científicos a revisar el trabajo de sus compañeros.

Inteligencia artificial para el ‘Astro2030’ debido a sus desventajas

El Astro2020 no usará herramientas de IA debido a varias desventajas notables: la tecnología es demasiado reciente, contiene demasiados sesgos y además no es trazable. Debido a los mecanismos de caja negra, la IA de Thronson es capaz de señalar un tema de interés, pero no trasladar a los humanos por qué se ha decidido por ellos.

No ser capaces de determinar los motivos tras el razonamiento, o no tener muy claros los sesgos cometidos al elegir los datos de entrada (en este caso, Astro2010) hacen que la organización haya declinado la oferta del científico. Sin embargo, considerará usarla en una década si la tecnología de inteligencia artificial se vuelve más transparente y robusta, porque los beneficios son altos.

Así que en 10 años la NASA podría estar usando IA para determinar sus siguientes pasos, una forma de ‘algoritimizar’ la política tras la investigación científica espacial. Una manera de dejar las decisiones complejas que nos enfrentan en manos de las máquinas.

 

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Imágenes | NASA, Donald Giannatti, ThisisEngineering RAEng