El documento técnico DARES 2025, recientemente publicado por la NASA, marca un momento crucial en el enfoque de la agencia hacia la exploración espacial, colocando a la inteligencia artificial como pieza central en su estrategia a largo plazo.
En las últimas décadas, la inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático, se ha convertido en un componente vital de las misiones espaciales, permitiendo el procesamiento rápido de datos, el reconocimiento avanzado de patrones y una mejor extracción de información. La integración de autonomía mediante IA y aprendizaje automático en las misiones espaciales representa un desafío complejo que la NASA está abordando de manera directa con recomendaciones prácticas.
El documento enfatiza que la astrobiología se beneficia especialmente del acceso abierto a datos y del intercambio de muestras, ya que depende de mediciones realizadas en sitios de difícil acceso, instalaciones de laboratorio poco comunes y operaciones únicas de exploración planetaria. Aunque se han logrado avances en la construcción de ecosistemas locales de datos abiertos, como el Planetary Data Ecosystem y el NASA Open Science Data Repository, aún existen brechas significativas en la cobertura de datos que la nueva estrategia busca abordar.
El compromiso de la NASA con la integración de la IA ya es evidente en su inventario de casos de uso de IA 2024, que muestra aplicaciones activas de IA que van desde operaciones espaciales autónomas hasta análisis científico avanzado de datos. Ejemplos clave incluyen AEGIS (Exploración Autónoma para la Obtención de Ciencia Mejorada), Enhanced AutoNav para el Rover Perseverance en Marte y MLNav (Navegación por Aprendizaje Automático) para atravesar terrenos desafiantes.
La estrategia DARES 2025 reconoce que la astrobiología requiere comprender fenómenos físicos, químicos, biológicos y sociales complejos y profundamente interrelacionados a diferentes escalas. El aprendizaje automático y la IA ofrecen una capacidad sin precedentes para revelar conexiones entre un gran número de características en diversos tipos de datos. Las implementaciones recientes ya incluyen la identificación de tipos de minerales asociados con la habitabilidad, la clasificación de señales de tránsito para encontrar nuevos exoplanetas y la distinción entre compuestos biogénicos y abióticos.
El taller NASA-DARES RFI, programado para el 29 y 30 de mayo de 2025, refinará las áreas clave de investigación en astrobiología para la próxima década. Este evento híbrido, presencial y en línea, reunirá aportaciones de más de 120 documentos técnicos enviados por la comunidad, con el objetivo colaborativo de forjar una estrategia sólida que podría revolucionar nuestra comprensión de la vida más allá de la Tierra.