AstroForge implementa IA para controlar la próxima nave espacial
Llegar a un asteroide, aterrizar con seguridad y ejecutar maniobras impecables suena sencillo, pero está lejos de ser fácil.
Las naves espaciales de la NASA que exploran el sistema solar dependen de la redundancia y la automatización, sin embargo, los controladores de vuelo en la Tierra aún gestionan la mayoría de las operaciones. La misión del asteroide Osiris-Rex de 2018, por ejemplo, requirió 100 operadores por turno de ocho horas.
Las startups carecen de tales recursos, por lo que AstroForge, un desarrollador de tecnología de minería de asteroides, se está recurriendo a la IA. La empresa ha construido «Solo», una pila de control autónomo basada en transformadores para sus naves espaciales.
AstroForge planea lanzar su primera nave espacial autónoma en 2027 a través del primer cohete de Stock Space. Con el respaldo de la NASA, esta misión recopilará datos científicos sobre el Sol.
Este sería un hito significativo: la mayoría de las naves espaciales dependen de algoritmos de control tradicionales debido a las preocupaciones sobre la fiabilidad de las redes neuronales. El primer uso de una red neuronal para controlar el posicionamiento orbital de un satélite ocurrió solo el año pasado.
Fundada en 2022 con 56 millones de dólares en financiación de capital riesgo, AstroForge ha lanzado dos naves espaciales prototipo, ambas con anomalías que les impidieron cumplir la mayoría de los objetivos de la misión. En 2025, su nave espacial Odin entró en el espacio profundo, pero la comunicación resultó difícil. La Tierra tiene limitadas grandes antenas capaces de transmitir a naves espaciales a cientos de miles de millas de distancia, y las ventanas de comunicación son breves.
Aunque AstroForge finalmente perdió el control de Odin, la experiencia planteó una pregunta clave: ¿Se podría haber incrustado suficiente inteligencia a bordo para permitir que la nave espacial resolviera sus propios problemas?
«¿Habría sido recuperable con todos los datos de la nave espacial? No lo sé, pero puedo decirles que nada a bordo lo intentó, y me encantaría que algo a bordo lo intentara si la nave espacial es irrecuperable en el lanzamiento», dijo Matthew Gialich, cofundador y director ejecutivo de AstroForge.
«El intercambio para mí es: ¿Construyo mi propia red terrestre, que costará [alrededor de] 200 millones de dólares para instalar cinco platos en todo el mundo y luego operar sobre ella, o intento eliminarla con un modelo?».
Armand Awad, director de software de vuelo de AstroForge, explicó que la empresa aprovechó los avances en modelos transformadores de laboratorios de vanguardia. Crearon una pila que combina algoritmos de control tradicionales, modelos entrenados con datos de prueba para subsistemas específicos como la generación de energía o la navegación, y una capa de inteligencia general entrenada con aproximadamente 2.500 sensores de naves espaciales.
«No estoy diciendo que voy a hacer autonomía general de naves espaciales o autonomía general para el mundo», afirmó Gialich. «Estoy haciendo una autonomía restringida con una entrada de sensores muy baja, siguiendo el entrenamiento básico de un modelo transformador».
Teóricamente, el agente de control se encargará de tareas como la resolución de anomalías. Awad prevé que reconozca una pérdida del seguimiento de posición, correlacione una anomalía de energía con problemas en el rastreador de estrellas y resuelva el problema, «probablemente apagándolo y encendiéndolo en este caso».
El tercer vehículo de AstroForge, DeepSpace-2, está programado para lanzarse junto con la tercera misión lunar de Intuitive Machines, que se espera que parta a finales de 2026. Solo operará en «modo sombra» en ese vehículo, lo que permitirá a los ingenieros de AstroForge probarlo antes de la misión Autonomía-1.
¿Será realmente un agente de IA operando una nave espacial independiente?
«No planeo volar radios que puedan recibir desde la Tierra en Autonomía-1», dijo Gialich. «Tenemos que ir a fondo ahora mismo. Es probable que el equipo me convenza para hacerlo cuando lo lancemos. Pero ahora mismo, les digo que no hay radios».
Artículo relacionado
Prentis, nuevo laboratorio de IA cofundado por Reid Hoffman y Mark Pincus, está en conversaciones para recaudar 100 millones de dólares
Prentis, un laboratorio de investigación de IA emergente especializado en modelos de uso informático y cofundado por el emprendedor en serie Ritankar Das junto a los veteranos de la industria tecnológica Reid Hoffman y Mark Pincus, está actualmente n
El trío de DeepMind detrás de la IA del póker ahora está generando rendimientos para los fondos de cobertura cuantitativos
Tres exinvestigadores de DeepMind, que previamente desarrollaron una IA capaz de derrotar a campeones humanos de póker, han pivotado esa tecnología hacia los mercados financieros, y la estrategia está generando rendimientos significativos. Su empresa
El jefe de productos de OpenAI, Thibault Sottiaux, sobre por qué el mundo parece estar preparado
La herramienta de ingeniería de software de OpenAI, Codex, ha estado asociada durante mucho tiempo con Thibault Sottiaux, el ingeniero conocido por restablecer los límites de tokens cada vez que el producto alcanza un hito importante de crecimiento.
Recomendaciones de temas especiales relacionados
comentario (0)
0/500
Llegar a un asteroide, aterrizar con seguridad y ejecutar maniobras impecables suena sencillo, pero está lejos de ser fácil.
Las naves espaciales de la NASA que exploran el sistema solar dependen de la redundancia y la automatización, sin embargo, los controladores de vuelo en la Tierra aún gestionan la mayoría de las operaciones. La misión del asteroide Osiris-Rex de 2018, por ejemplo, requirió 100 operadores por turno de ocho horas.
Las startups carecen de tales recursos, por lo que AstroForge, un desarrollador de tecnología de minería de asteroides, se está recurriendo a la IA. La empresa ha construido «Solo», una pila de control autónomo basada en transformadores para sus naves espaciales.
AstroForge planea lanzar su primera nave espacial autónoma en 2027 a través del primer cohete de Stock Space. Con el respaldo de la NASA, esta misión recopilará datos científicos sobre el Sol.
Este sería un hito significativo: la mayoría de las naves espaciales dependen de algoritmos de control tradicionales debido a las preocupaciones sobre la fiabilidad de las redes neuronales. El primer uso de una red neuronal para controlar el posicionamiento orbital de un satélite ocurrió solo el año pasado.
Fundada en 2022 con 56 millones de dólares en financiación de capital riesgo, AstroForge ha lanzado dos naves espaciales prototipo, ambas con anomalías que les impidieron cumplir la mayoría de los objetivos de la misión. En 2025, su nave espacial Odin entró en el espacio profundo, pero la comunicación resultó difícil. La Tierra tiene limitadas grandes antenas capaces de transmitir a naves espaciales a cientos de miles de millas de distancia, y las ventanas de comunicación son breves.
Aunque AstroForge finalmente perdió el control de Odin, la experiencia planteó una pregunta clave: ¿Se podría haber incrustado suficiente inteligencia a bordo para permitir que la nave espacial resolviera sus propios problemas?
«¿Habría sido recuperable con todos los datos de la nave espacial? No lo sé, pero puedo decirles que nada a bordo lo intentó, y me encantaría que algo a bordo lo intentara si la nave espacial es irrecuperable en el lanzamiento», dijo Matthew Gialich, cofundador y director ejecutivo de AstroForge.
«El intercambio para mí es: ¿Construyo mi propia red terrestre, que costará [alrededor de] 200 millones de dólares para instalar cinco platos en todo el mundo y luego operar sobre ella, o intento eliminarla con un modelo?».
Armand Awad, director de software de vuelo de AstroForge, explicó que la empresa aprovechó los avances en modelos transformadores de laboratorios de vanguardia. Crearon una pila que combina algoritmos de control tradicionales, modelos entrenados con datos de prueba para subsistemas específicos como la generación de energía o la navegación, y una capa de inteligencia general entrenada con aproximadamente 2.500 sensores de naves espaciales.
«No estoy diciendo que voy a hacer autonomía general de naves espaciales o autonomía general para el mundo», afirmó Gialich. «Estoy haciendo una autonomía restringida con una entrada de sensores muy baja, siguiendo el entrenamiento básico de un modelo transformador».
Teóricamente, el agente de control se encargará de tareas como la resolución de anomalías. Awad prevé que reconozca una pérdida del seguimiento de posición, correlacione una anomalía de energía con problemas en el rastreador de estrellas y resuelva el problema, «probablemente apagándolo y encendiéndolo en este caso».
El tercer vehículo de AstroForge, DeepSpace-2, está programado para lanzarse junto con la tercera misión lunar de Intuitive Machines, que se espera que parta a finales de 2026. Solo operará en «modo sombra» en ese vehículo, lo que permitirá a los ingenieros de AstroForge probarlo antes de la misión Autonomía-1.
¿Será realmente un agente de IA operando una nave espacial independiente?
«No planeo volar radios que puedan recibir desde la Tierra en Autonomía-1», dijo Gialich. «Tenemos que ir a fondo ahora mismo. Es probable que el equipo me convenza para hacerlo cuando lo lancemos. Pero ahora mismo, les digo que no hay radios».
Prentis, nuevo laboratorio de IA cofundado por Reid Hoffman y Mark Pincus, está en conversaciones para recaudar 100 millones de dólares
Prentis, un laboratorio de investigación de IA emergente especializado en modelos de uso informático y cofundado por el emprendedor en serie Ritankar Das junto a los veteranos de la industria tecnológica Reid Hoffman y Mark Pincus, está actualmente n
El trío de DeepMind detrás de la IA del póker ahora está generando rendimientos para los fondos de cobertura cuantitativos
Tres exinvestigadores de DeepMind, que previamente desarrollaron una IA capaz de derrotar a campeones humanos de póker, han pivotado esa tecnología hacia los mercados financieros, y la estrategia está generando rendimientos significativos. Su empresa
El jefe de productos de OpenAI, Thibault Sottiaux, sobre por qué el mundo parece estar preparado
La herramienta de ingeniería de software de OpenAI, Codex, ha estado asociada durante mucho tiempo con Thibault Sottiaux, el ingeniero conocido por restablecer los límites de tokens cada vez que el producto alcanza un hito importante de crecimiento.





Hogar






