El Rover Perseverance de la NASA Navega por Marte con la Rompedora Asistencia de IA de Claude de Anthropic

EE. UU. - Agencia de Noticias Ekhbary

El Rover Perseverance de la NASA Navega por Marte con la Rompedora Asistencia de IA de Claude de Anthropic

En un salto significativo para la exploración espacial autónoma, el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA ha desplegado con éxito el modelo de inteligencia artificial Claude de Anthropic para planificar rutas complejas para el rover Perseverance en la traicionera superficie marciana. Esto marca un momento crucial en el que la IA generativa avanzada contribuye directamente a decisiones operativas críticas en misiones espaciales profundas, mejorando significativamente la eficiencia y la seguridad.

La colaboración permitió a Claude diseñar un camino de 400 metros para Perseverance el mes pasado, una hazaña que anteriormente era manejada exclusivamente por ingenieros humanos. Esta delegación de la meticulosa planificación de rutas a un modelo de IA subraya una creciente confianza en algoritmos sofisticados para abordar algunos de los aspectos más desafiantes de la exploración planetaria. El paisaje marciano, con su geología implacable —que va desde lechos de roca irregulares y campos de rocas peligrosos hasta engañosas ondulaciones de arena— plantea inmensos riesgos para los activos robóticos de millones de dólares. El recuerdo del rover Spirit de la NASA, que quedó permanentemente atascado en arena blanda en 2009, sirve como un duro recordatorio de estos peligros, haciendo que la planificación precisa de rutas sea primordial.

Tradicionalmente, el equipo de Perseverance dedica un tiempo y recursos sustanciales a trazar el rumbo del rover. Este proceso implica un análisis minucioso de imágenes orbitales de alta resolución de instrumentos como la cámara HiRISE a bordo del Orbitador de Reconocimiento de Marte de la NASA, combinado con imágenes detalladas de la superficie y modelos de elevación digital. Los ingenieros identifican meticulosamente pasajes seguros y peligros potenciales, estableciendo una serie de puntos de referencia que guían los movimientos del rover. Una vez finalizados, estos planes de navegación soportan un viaje de aproximadamente 140 millones de millas (225 millones de kilómetros) – la distancia promedio entre la Tierra y Marte – antes de ser recibidos por Perseverance. El control directo y en tiempo real a través de un joystick es simplemente imposible debido a los inmensos retrasos en la comunicación.

La introducción de Claude en este flujo de trabajo representa un cambio de paradigma. Los investigadores del JPL, buscando aliviar la naturaleza "que consume mucho tiempo" y "laboriosa" de la planificación previa humana, encargaron a Claude este formidable desafío. Aprovechando sus avanzadas capacidades de visión, el modelo de IA generativa procesó vastas cantidades de imágenes orbitales y datos de pendiente del terreno. Identificó meticulosamente características críticas del terreno como lechos de roca, afloramientos, campos de rocas y ondulaciones de arena, generando posteriormente un camino continuo y optimizado completo con puntos de referencia precisos. Crucialmente, Claude tradujo estas instrucciones de navegación al Lenguaje de Marcado del Rover (RML), un conjunto de comandos basado en XML directamente ejecutable por el rover.

Aunque Claude demostró su capacidad para generar RML con acceso a los conjuntos de datos específicos de la NASA, surgió una anécdota interesante: una versión de Claude disponible públicamente inicialmente negó cualquier conocimiento de RML. Solo después de ser incitada con la propia declaración de Anthropic al respecto, reconoció su capacidad, lo que ilustra la distinción entre aplicaciones de IA de propósito general y especializadas. Este incidente también destaca la importancia del contexto y los datos de entrenamiento en el rendimiento de la IA.

A pesar de las impresionantes capacidades de Claude, la supervisión humana sigue siendo indispensable. Los ingenieros del JPL revisaron rigurosamente los planes de ruta propuestos por Claude. Este paso crítico de validación implicó la utilización de un sofisticado simulador, una réplica virtual del rover Perseverance, para probar el camino generado por la IA. Los ingenieros examinaron más de 500.000 variables de telemetría relacionadas con la posición proyectada del rover y los posibles obstáculos, realizando correcciones menores pero cruciales. Anthropic confirmó que "solo se necesitaron cambios menores", citando casos en los que las imágenes de la cámara a nivel del suelo, no disponibles para Claude, proporcionaron una vista más clara de las ondulaciones de arena, lo que llevó a los conductores humanos a refinar la ruta para una seguridad y precisión óptimas. Este enfoque colaborativo garantiza que las fortalezas inherentes tanto de la IA como de la experiencia humana se maximicen.

El éxito de esta asociación entre IA y humanos se demostró en los días marcianos (sols) 1.707 y 1.709 (correspondientes al 8 y 10 de diciembre de 2025). En estas fechas, Perseverance ejecutó con éxito rutas planificadas predominantemente por Claude. Una imagen orbital anotada publicada por la NASA ilustra vívidamente el camino planificado por la IA (magenta) junto con el camino real recorrido (naranja). Si bien el sistema AutoNav del rover, responsable de la toma de decisiones en tiempo real y la evitación de obstáculos, resultó en ligeras desviaciones del curso preplanificado, la estrategia central generada por la IA demostró ser robusta y efectiva.

El administrador de la NASA, Jared Isaacman, elogió este logro, afirmando: "Esta demostración muestra lo lejos que han avanzado nuestras capacidades y amplía cómo exploraremos otros mundos. Las tecnologías autónomas como esta pueden ayudar a las misiones a operar de manera más eficiente, responder a terrenos desafiantes y aumentar el retorno científico a medida que la distancia desde la Tierra crece. Es un fuerte ejemplo de equipos que aplican nuevas tecnologías con cuidado y responsabilidad en operaciones reales." Anthropic sugiere que Claude puede reducir a la mitad el tiempo requerido para la planificación de rutas, aunque la cuantificación específica de este ahorro de tiempo sigue sin revelarse. Sin embargo, las implicaciones son profundas: ciclos de planificación más rápidos significan más tiempo para la exploración científica y potencialmente una vida útil de la misión más larga.

Este uso pionero de la IA generativa en Marte subraya una tendencia emergente en la exploración espacial. A medida que los modelos de visión-lenguaje-acción continúan evolucionando y volviéndose más sofisticados, su integración en las misiones robóticas está destinada a revolucionar la forma en que la humanidad explora cuerpos celestes distantes. El despliegue exitoso de Claude en Marte no es solo un triunfo técnico; es un plan para un futuro en el que las máquinas inteligentes trabajan de la mano con el ingenio humano para desentrañar los misterios del universo, haciendo que las misiones sean más ambiciosas, eficientes y, en última instancia, más exitosas.

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