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 ox\u00edgeno.<\/span><\/p>\n La investigaci\u00f3n innovadora sobre la \"inteligencia artificial constitucional\", guiada por opiniones de origen democr\u00e1tico, podr\u00eda proporcionar una soluci\u00f3n para la gobernanza espacial, permitiendo a la humanidad \"exportar\" modelos de gobernanza eficaces a otros planetas.\u00a0<\/span><\/p>\n En lugar de encargar a los colonizadores la construcci\u00f3n, podr\u00edan simplemente entrar en una instalaci\u00f3n habitable y casi completa y sentirse como en casa.<\/span> Las constituciones mantenidas por la IA apoyar\u00edan las funciones sociales que viven y crecen a medida que la colonia progresa y evoluciona.\u00a0<\/span><\/p>\n La exploraci\u00f3n de exoplanetas -planetas fuera de nuestro sistema solar- es un paso fundamental en nuestra b\u00fasqueda de la comprensi\u00f3n del cosmos y la posible identificaci\u00f3n de mundos habitables.\u00a0<\/span><\/p>\n Mientras que Marte es un trampol\u00edn hacia la colonizaci\u00f3n de exoplanetas, la identificaci\u00f3n e investigaci\u00f3n de exoplanetas nos est\u00e1 ayudando a comprender mejor la Tierra y por qu\u00e9 es la \"elegida\" para albergar formas de vida avanzadas.\u00a0<\/span><\/p>\n En <\/span>Telescopio espacial Kepler<\/span><\/a> lanzado en 2009, fue fundamental para la investigaci\u00f3n de exoplanetas. Su misi\u00f3n principal consist\u00eda en observar m\u00e1s de 150.000 estrellas e identificar exoplanetas detectando la diminuta atenuaci\u00f3n de la luz estelar cuando los planetas transitaban o pasaban por delante de sus estrellas anfitrionas.\u00a0<\/span><\/p>\n Esta misi\u00f3n, que se prolong\u00f3 de 2009 a 2013, permiti\u00f3 descubrir miles de exoplanetas, pero el enorme volumen de datos recogidos por Kepler era excepcionalmente dif\u00edcil de analizar con los m\u00e9todos estad\u00edsticos tradicionales.<\/span><\/p>\n La introducci\u00f3n de la IA, en particular las redes neuronales profundas <\/span>llamado ExoMiner<\/span><\/a>ha permitido a los investigadores analizar a\u00f1os de datos procedentes de telescopios espaciales como Kepler e identificar nuevos cuerpos planetarios con notable precisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n En 2021, ExoMiner valid\u00f3 301 nuevos exoplanetas. La misi\u00f3n Kepler, en su totalidad, tuvo un \u00e9xito incre\u00edble, que se tradujo en la confirmaci\u00f3n de 4.888 exoplanetas hasta el 6 de diciembre de 2021.\u00a0<\/span><\/p>\n El legado de Kepler es profundo: tras nueve a\u00f1os en el espacio profundo, aport\u00f3 pruebas de que nuestro cielo nocturno est\u00e1 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.\u00a0<\/span><\/p>\n Para que los humanos habiten con \u00e9xito otros planetas, necesitar\u00e1n abundantes recursos, como ox\u00edgeno y materias primas. Una opci\u00f3n es transportar los recursos al espacio en cohetes, algo cada vez m\u00e1s posible gracias al sistema Falcon Heavy de SpaceX.<\/span><\/p>\n Sin embargo, dado que cada misi\u00f3n cuesta miles de millones de d\u00f3lares, ser\u00eda mucho m\u00e1s eficiente sintetizar y ensamblar esos recursos in situ mediante robots aut\u00f3nomos y laboratorios de investigaci\u00f3n enviados al planeta antes de que lleguen los humanos.\u00a0<\/span><\/p>\n Los robots podr\u00edan dedicarse a construir infraestructuras prefabricadas y preparadas para los colonizadores. La infraestructura podr\u00eda construirse y probarse rigurosamente para garantizar la seguridad antes de poner vidas en peligro. Incluso ser\u00eda posible extraer recursos directamente de la superficie del planeta en cuesti\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n Los investigadores ya han propuesto multitud de m\u00e9todos de construcci\u00f3n te\u00f3ricos para construir infraestructuras en planetas como Marte, incluso para el reciente proyecto de la NASA <\/span>Desaf\u00edo del h\u00e1bitat impreso en 3D<\/span><\/a>que encomend\u00f3 a los dise\u00f1adores la tarea de construir refugios pr\u00e1cticos con mecanismos cr\u00edticos de supervivencia incorporados. Las ideas inclu\u00edan construir refugios empotrados en la ladera de los acantilados o refugios impresos en 3D que utilizasen el hielo como material de construcci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n Los recientes avances en IA, ML y rob\u00f3tica podr\u00edan apoyar la construcci\u00f3n fuera del planeta, quiz\u00e1s incluso gestionando el proceso de construcci\u00f3n de principio a fin de forma aut\u00f3noma.\u00a0<\/span><\/p>\n Por ejemplo, un equipo de investigaci\u00f3n chino ha conseguido <\/span>utiliz\u00f3 la IA para crear ox\u00edgeno<\/span><\/a> en una superficie marciana simulada. El robot de IA, seg\u00fan se detalla en el estudio publicado en <\/span>S\u00edntesis de la naturaleza<\/span><\/a>se encarg\u00f3 de desarrollar un catalizador a partir de muestras de rocas marcianas, esencial para acelerar el proceso de producci\u00f3n de ox\u00edgeno a partir del agua.\u00a0<\/span><\/p>\n Este catalizador resultante ayuda a dividir el agua (H2O) en ox\u00edgeno (O2) e hidr\u00f3geno (H2) mediante una reacci\u00f3n electroqu\u00edmica, lo que te\u00f3ricamente permitir\u00eda a los robots aut\u00f3nomos de Marte sintetizar ox\u00edgeno antes de la llegada humana.\u00a0<\/span><\/p>\n El profesor Jun Jiang, coautor del trabajo, destac\u00f3 la importancia del logro: \"La mayor implicaci\u00f3n es que un robot guiado por IA es capaz de producir sustancias qu\u00edmicas \u00fatiles en condiciones desconocidas con materiales desconocidos\".<\/span><\/p>\n Robots y laboratorios de investigaci\u00f3n aut\u00f3nomos como \u00e9stos podr\u00edan crear ox\u00edgeno en otros planetas para los humanos cuando lleguen, sentando las bases para la colonizaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n La investigaci\u00f3n tambi\u00e9n est\u00e1 descubriendo m\u00e9todos para descubrir y sintetizar de forma aut\u00f3noma nuevos materiales utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico. <\/span>DeepMind<\/span><\/a> ha logrado recientemente un nuevo hito en la ciencia de los materiales con su <\/span>Sistema de Redes Gr\u00e1ficas para la Exploraci\u00f3n de Materiales (GNoME)<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n GNoME <\/span>localizados 2,2 millones de nuevos cristales<\/span><\/a>que, seg\u00fan los investigadores, tardar\u00eda unos 800 a\u00f1os con los m\u00e9todos convencionales. Se probaron 700 materiales estables y 41 de 58 fueron sintetizados por un laboratorio aut\u00f3nomo llamado A-Lab.<\/span><\/p>\n En <\/span>Laboratorio A en Berkeley<\/span><\/a> mezcla y calienta ingredientes para sintetizar estos nuevos materiales, combinando la rob\u00f3tica con el aprendizaje autom\u00e1tico para gestionar la tarea de principio a fin con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima.\u00a0<\/span><\/p>\n Imagina un futuro en el que sistemas de IA como GNoME se desplieguen en planetas como Marte. Junto con otras tecnolog\u00edas, podr\u00edan ser fundamentales para identificar y sintetizar materiales directamente del entorno planetario.\u00a0<\/span>Mientras tanto, cohetes reutilizables como el Falcon Heavy podr\u00edan transportar materiales desde la Tierra para suministrar a los robots de construcci\u00f3n materias primas o piezas planas listas para montar.\u00a0<\/span><\/p>\n Investigaciones anteriores ya han establecido m\u00e9todos para analizar la superficie de otras plantas. Sab\u00edamos poco de la composici\u00f3n de la superficie marciana y de su clima hasta 2018, cuando la <\/span>Misi\u00f3n Mars InSight<\/span><\/a> se propuso analizar exhaustivamente el planeta.<\/span><\/p>\n InSight contaba con tres instrumentos principales: el<\/span> Experimento S\u00edsmico para la Estructura Interior (SEIS), el Paquete de Flujo de Calor y Propiedades F\u00edsicas (HP\u00b3) y el Experimento de Rotaci\u00f3n y Estructura Interior (RISE).\u00a0<\/span><\/p>\n Las misiones exploratorias como InSight pueden recoger datos iniciales de planetas colonizables para ayudar a dise\u00f1ar tecnolog\u00edas y t\u00e9cnicas que maximicen el uso de los recursos del planeta en cuesti\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n El proceso de construcci\u00f3n implicar\u00eda utilizar la geolog\u00eda y la composici\u00f3n atmosf\u00e9rica \u00fanicas del planeta para crear materiales adecuados para construir h\u00e1bitats, sistemas de soporte vital y otras infraestructuras esenciales para las colonias humanas.\u00a0<\/span><\/p>\n La capacidad de la IA para analizar e iterar r\u00e1pidamente millones de combinaciones potenciales acelerar\u00eda el proceso de b\u00fasqueda de materiales adecuados para las distintas necesidades de colonizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Una vez establecidas las colonias en el espacio, la IA puede ayudar a gobernarlas.<\/span><\/p>\n La gobernanza espacial es un tema complejo, que nos obliga a preguntarnos: \u00bfde qui\u00e9n son la pol\u00edtica y los modelos de sociedad que exportamos a la nueva colonia?\u00a0<\/span><\/p>\n 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 colonizaci\u00f3n. Los conflictos y los puntos de vista divergentes podr\u00edan ser catastr\u00f3ficos, sobre todo cuando los colonizadores tambi\u00e9n deben hacer frente al estr\u00e9s y los rigores de habitar otro planeta.\u00a0<\/span><\/p>\n La IA podr\u00eda aportar una soluci\u00f3n ofreciendo modelos de gobernanza prefabricados que desarrollamos en la Tierra. Un ejemplo interesante es el trabajo de Anthropic sobre \"<\/span>IA constitucional<\/span><\/a>que consiste en codificar valores expl\u00edcitos en los sistemas de IA mediante un proceso democr\u00e1tico.<\/span><\/p>\n El uso de la IA constitucional ofrece un enfoque novedoso para integrar los valores democr\u00e1ticos en los sistemas de IA. Esto implica la participaci\u00f3n p\u00fablica en la redacci\u00f3n de un conjunto de principios, o una \"constituci\u00f3n\", para los modelos de IA, garantizando que su toma de decisiones se ajuste a normas y valores ampliamente aceptados.\u00a0<\/span><\/p>\n Avanzando en su trabajo sobre la IA constitucional, Anthropic desarroll\u00f3 \"<\/span>IA constitucional colectiva<\/span><\/a>El proceso de consulta p\u00fablica utilizado por Anthropic, en el que participaron unos 1.000 estadounidenses para redactar una constituci\u00f3n para un sistema de IA, demuestra la viabilidad de implicar al p\u00fablico en la gobernanza de la IA.<\/span><\/p>\nDescubrimiento de exoplanetas con IA<\/span><\/h2>\n
![\"Kepler\"](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/nasa-keplerspacetelescope-artistconcept-20141027-1259f2-1024.jpg\")
Sentar las bases de la colonizaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/MarsIceHouse3D-PrintedHabitat3Dprinted-1-1024x614.jpeg\")
![\"IA](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/autonomous-robot-1024x257.png\")
Creaci\u00f3n de materiales en otros planetas<\/span><\/h2>\n
![\"DeepMind](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/DeepMind-1024x766.png\")
![\"La](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PIA19664-MarsInSightLander-Assembly-20150430-1024x683.jpg\")
\n
IA para la gobernanza espacial<\/span><\/h2>\n
\u00c9tica y legislaci\u00f3n espaciales\u00a0<\/span><\/h3>\n
![\"Antr\u00f3pico\"](\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/claudebias-1024x646.png\")