La inteligencia artificial trasciende al espacio

Mejoras en la predicción del clima espacial

Paralelamente, la predicción del clima espacial ha dado un salto con la aplicación de arquitecturas basadas en transformers, que se ha hecho muy popular al estar detrás de modelos de lenguaje como ChatGPT. Este enfoque ha permitido prever con mayor precisión el impacto de eventos solares extremos en la atmósfera terrestre y en los satélites. A diferencia de los métodos estadísticos tradicionales, los transformers identifican patrones temporales complejos y relaciones no lineales en los datos, mejorando la capacidad de prevenir caídas incontroladas de satélites y desarrollar planes de contingencia para comunicaciones y fallos electrónicos durante periodos de alta actividad solar.

Control autónomo de naves espaciales

Finalmente, el grupo AIDA ha realizado una innovadora aportación al control autónomo de naves espaciales, utilizando modelos de lenguaje como LLaMA y ChatGPT. A través de técnicas de fine-tuning y el diseño de prompts específicos, han superado a los métodos tradicionales basados en aprendizaje por refuerzo, ofreciendo una alternativa eficiente en el consumo de datos que además facilita la transferencia de conocimiento.

Este enfoque bien les valió el segundo premio en la competición KSPDG del MIT Lincoln Lab, y marca el inicio del uso de modelos de lenguaje en el Guidance, Navigation and Control (GNC) en el espacio, abriendo nuevas posibilidades para la automatización de naves espaciales en futuras misiones.