La IA y el ML hace tiempo que trascendieron los límites de la ciencia ficción, donde antes sólo se imaginaban como herramientas para la colonización espacial y la exploración interestelar.
Con las recientes misiones a la superficie marciana, el desarrollo por parte de SpaceX de cohetes superpesados reutilizables y la investigación en robótica autónoma con IA, nos encontramos en la cúspide de una nueva era en la exploración espacial.
Investigaciones recientes han allanado el camino para que robots integrados en IA extraigan materiales directamente de la superficie planetaria y construyan estructuras capaces de albergar a seres humanos de forma segura, con suministros de oxígeno.
La investigación innovadora sobre la "inteligencia artificial constitucional", guiada por opiniones de origen democrático, podría proporcionar una solución para la gobernanza espacial, permitiendo a la humanidad "exportar" modelos de gobernanza eficaces a otros planetas.
En lugar de encargar a los colonizadores la construcción, podrían simplemente entrar en una instalación habitable y casi completa y sentirse como en casa. Las constituciones mantenidas por la IA apoyarían las funciones sociales que viven y crecen a medida que la colonia progresa y evoluciona.
Descubrimiento de exoplanetas con IA
La exploración de exoplanetas -planetas fuera de nuestro sistema solar- es un paso fundamental en nuestra búsqueda de la comprensión del cosmos y la posible identificación de mundos habitables.
Mientras que Marte es un trampolín hacia la colonización de exoplanetas, la identificación e investigación de exoplanetas nos está ayudando a comprender mejor la Tierra y por qué es la "elegida" para albergar formas de vida avanzadas.
En Telescopio espacial Kepler lanzado en 2009, fue fundamental para la investigación de exoplanetas. Su misión principal consistía en observar más de 150.000 estrellas e identificar exoplanetas detectando la diminuta atenuación de la luz estelar cuando los planetas transitaban o pasaban por delante de sus estrellas anfitrionas.
Esta misión, que se prolongó de 2009 a 2013, permitió descubrir miles de exoplanetas, pero el enorme volumen de datos recogidos por Kepler era excepcionalmente difícil de analizar con los métodos estadísticos tradicionales.
La introducción de la IA, en particular las redes neuronales profundas llamado ExoMinerha permitido a los investigadores analizar años de datos procedentes de telescopios espaciales como Kepler e identificar nuevos cuerpos planetarios con notable precisión.
En 2021, ExoMiner validó 301 nuevos exoplanetas. La misión Kepler, en su totalidad, tuvo un éxito increíble, que se tradujo en la confirmación de 4.888 exoplanetas hasta el 6 de diciembre de 2021.
El legado de Kepler es profundo: tras nueve años en el espacio profundo, aportó pruebas de que nuestro cielo nocturno está repleto de miles de millones de planetas ocultos, muchos de los cuales pueden ser capaces de albergar vida en el pasado, el presente o el futuro.
Sentar las bases de la colonización
Para que los humanos habiten con éxito otros planetas, necesitarán abundantes recursos, como oxígeno y materias primas. Una opción es transportar los recursos al espacio en cohetes, algo cada vez más posible gracias al sistema Falcon Heavy de SpaceX.
Sin embargo, dado que cada misión cuesta miles de millones de dólares, sería mucho más eficiente sintetizar y ensamblar esos recursos in situ mediante robots autónomos y laboratorios de investigación enviados al planeta antes de que lleguen los humanos.
Los robots podrían dedicarse a construir infraestructuras prefabricadas y preparadas para los colonizadores. La infraestructura podría construirse y probarse rigurosamente para garantizar la seguridad antes de poner vidas en peligro. Incluso sería posible extraer recursos directamente de la superficie del planeta en cuestión.
Los investigadores ya han propuesto multitud de métodos de construcción teóricos para construir infraestructuras en planetas como Marte, incluso para el reciente proyecto de la NASA Desafío del hábitat impreso en 3Dque encomendó a los diseñadores la tarea de construir refugios prácticos con mecanismos críticos de supervivencia incorporados. Las ideas incluían construir refugios empotrados en la ladera de los acantilados o refugios impresos en 3D que utilizasen el hielo como material de construcción.
Los recientes avances en IA, ML y robótica podrían apoyar la construcción fuera del planeta, quizás incluso gestionando el proceso de construcción de principio a fin de forma autónoma.
Por ejemplo, un equipo de investigación chino ha conseguido utilizó la IA para crear oxígeno en una superficie marciana simulada. El robot de IA, según se detalla en el estudio publicado en Síntesis de la naturalezase encargó de desarrollar un catalizador a partir de muestras de rocas marcianas, esencial para acelerar el proceso de producción de oxígeno a partir del agua.
Este catalizador resultante ayuda a dividir el agua (H2O) en oxígeno (O2) e hidrógeno (H2) mediante una reacción electroquímica, lo que teóricamente permitiría a los robots autónomos de Marte sintetizar oxígeno antes de la llegada humana.
El profesor Jun Jiang, coautor del trabajo, destacó la importancia del logro: "La mayor implicación es que un robot guiado por IA es capaz de producir sustancias químicas útiles en condiciones desconocidas con materiales desconocidos".
Robots y laboratorios de investigación autónomos como éstos podrían crear oxígeno en otros planetas para los humanos cuando lleguen, sentando las bases para la colonización.
Creación de materiales en otros planetas
La investigación también está descubriendo métodos para descubrir y sintetizar de forma autónoma nuevos materiales utilizando el aprendizaje automático. DeepMind ha logrado recientemente un nuevo hito en la ciencia de los materiales con su Sistema de Redes Gráficas para la Exploración de Materiales (GNoME).
GNoME localizados 2,2 millones de nuevos cristalesque, según los investigadores, tardaría unos 800 años con los métodos convencionales. Se probaron 700 materiales estables y 41 de 58 fueron sintetizados por un laboratorio autónomo llamado A-Lab.
En Laboratorio A en Berkeley mezcla y calienta ingredientes para sintetizar estos nuevos materiales, combinando la robótica con el aprendizaje automático para gestionar la tarea de principio a fin con una intervención humana mínima.
Imagina un futuro en el que sistemas de IA como GNoME se desplieguen en planetas como Marte. Junto con otras tecnologías, podrían ser fundamentales para identificar y sintetizar materiales directamente del entorno planetario. Mientras tanto, cohetes reutilizables como el Falcon Heavy podrían transportar materiales desde la Tierra para suministrar a los robots de construcción materias primas o piezas planas listas para montar.
Investigaciones anteriores ya han establecido métodos para analizar la superficie de otras plantas. Sabíamos poco de la composición de la superficie marciana y de su clima hasta 2018, cuando la Misión Mars InSight se propuso analizar exhaustivamente el planeta.
InSight contaba con tres instrumentos principales: el Experimento Sísmico para la Estructura Interior (SEIS), el Paquete de Flujo de Calor y Propiedades Físicas (HP³) y el Experimento de Rotación y Estructura Interior (RISE).
- SEIS, un sofisticado sismómetro, midió las vibraciones internas de Marte para revelar las propiedades de su corteza, manto y núcleo.
- HP³ pretendía medir la temperatura del Planeta Rojo y determinar su flujo de calor interno.
- RISE, aprovechando la radiociencia, analizó el bamboleo del polo norte de Marte para ofrecer información sobre el tamaño y la composición de su núcleo metálico.
Las misiones exploratorias como InSight pueden recoger datos iniciales de planetas colonizables para ayudar a diseñar tecnologías y técnicas que maximicen el uso de los recursos del planeta en cuestión.
El proceso de construcción implicaría utilizar la geología y la composición atmosférica únicas del planeta para crear materiales adecuados para construir hábitats, sistemas de soporte vital y otras infraestructuras esenciales para las colonias humanas.
La capacidad de la IA para analizar e iterar rápidamente millones de combinaciones potenciales aceleraría el proceso de búsqueda de materiales adecuados para las distintas necesidades de colonización.
IA para la gobernanza espacial
Una vez establecidas las colonias en el espacio, la IA puede ayudar a gobernarlas.
La gobernanza espacial es un tema complejo, que nos obliga a preguntarnos: ¿de quién son la política y los modelos de sociedad que exportamos a la nueva colonia?
Formar formas de gobierno elegidas o representativas a partir de un grupo limitado de personas no es lo ideal, especialmente en las fases incipientes de la colonización. Los conflictos y los puntos de vista divergentes podrían ser catastróficos, sobre todo cuando los colonizadores también deben hacer frente al estrés y los rigores de habitar otro planeta.
La IA podría aportar una solución ofreciendo modelos de gobernanza prefabricados que desarrollamos en la Tierra. Un ejemplo interesante es el trabajo de Anthropic sobre "IA constitucionalque consiste en codificar valores explícitos en los sistemas de IA mediante un proceso democrático.
El uso de la IA constitucional ofrece un enfoque novedoso para integrar los valores democráticos en los sistemas de IA. Esto implica la participación pública en la redacción de un conjunto de principios, o una "constitución", para los modelos de IA, garantizando que su toma de decisiones se ajuste a normas y valores ampliamente aceptados.
Ética y legislación espaciales
Avanzando en su trabajo sobre la IA constitucional, Anthropic desarrolló "IA constitucional colectivaEl proceso de consulta pública utilizado por Anthropic, en el que participaron unos 1.000 estadounidenses para redactar una constitución para un sistema de IA, demuestra la viabilidad de implicar al público en la gobernanza de la IA.
Sorprendentemente, se demostró que esta técnica mejoraba las puntuaciones de sesgo en comparación con los modelos constitucionales estándar de Anthropic.
En el contexto de la gobernanza espacial, podrían ponerse en marcha procesos similares para recabar aportaciones mundiales sobre cuestiones clave como la asignación de recursos, la ética interplanetaria y la protección del medio ambiente.
Este enfoque democrático garantiza que los sistemas de IA en la gobernanza espacial se guíen por perspectivas diversas, lo que hace que las políticas sean más representativas e integradoras. Además, podrían evolucionar a medida que crecieran las sociedades espaciales.
Los sistemas constitucionales de IA podrían diseñarse para defender y hacer cumplir leyes y políticas espaciales que reflejen un consenso humano colectivo aplicando este enfoque a la gobernanza espacial.
Esto podría implicar la gestión del tráfico espacial, la regulación de las actividades mineras en los cuerpos celestes y la garantía de que la exploración espacial se lleva a cabo de forma ética y ambientalmente responsable. Además, el enfoque de constitución pública puede ayudar a garantizar que las actividades de supervisión y aplicación sean transparentes y se ajusten a los valores públicos.
Por supuesto, queda mucho trabajo por hacer aquí, ya que equilibrar la adhesión de la IA a los principios éticos con la funcionalidad práctica es complicado, sobre todo para evitar crear sistemas demasiado cautelosos o inútiles. Además, los sistemas de gobernanza de la IA seguirían siendo susceptibles de sesgo y tergiversación, como reconoce Anthropic en su trabajo.
Desde la construcción autónoma de edificios habitables hasta la gobernanza asistida por inteligencia artificial, los peligros y temores de la colonización espacial representan tanto un nuevo horizonte como un desafío.
La IA podrá asumir parte de la carga de los proyectos de colonización espacial, posiblemente creando infraestructuras habitables con oxígeno, recursos naturales e incluso granjas fértiles listas para alimentar a los colonizadores a su llegada.
En cuanto a la gobernanza, la IA permitiría a la humanidad diseñar y exportar modelos constitucionales rigurosamente probados que gestionen de forma transparente la toma de decisiones clave.
¿Ciencia ficción? Por el momento, pero probablemente no para siempre.
