El impacto de la inteligencia artificial en la industria aeroespacial

La inteligencia artificial (IA) está transformando el diseño, la operación y la exploración en el sector aeroespacial. Te contamos cuáles son las áreas de impacto más significativo y cómo se proyecta hacia el futuro.

Exploramos este panorama a través de preguntas y respuestas con tecnólogos de organizaciones espaciales líderes, en conversaciones con Garrett Reim de Aviation Week. Entre ellos, se encuentran Elizabeth Davison (The Aerospace Corp), Robert Rose (Reliable Robotics), Mike Baylor (Lockheed Martin), Christian Gutierrez (Shield AI), Andrew Puryear (L3Harris Technologies), Tim Burns (Merlin Labs) y Ebenezer Dadson (Northrop Grumman).

¿Qué formas de inteligencia artificial se están probando o utilizando en sistemas operativos hoy en día?

A pesar del creciente interés en la IA, su adopción en la industria aeroespacial sigue en etapas iniciales. Actualmente, se centra en aplicaciones no críticas para la seguridad, como el análisis de datos y tareas de visión por computadora, incluyendo la detección de objetos.

Entre los ejemplos más destacados se encuentran:

• La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) clasifica hielo marino a partir de imágenes generadas por radar de apertura sintética (SAR).

• Se emplean técnicas de aprendizaje profundo para detectar maniobras de satélites. Estas herramientas contribuyen a mejorar la conciencia situacional espacial (SSA, por sus siglas en inglés), que se enfoca en monitorear, identificar, rastrear y predecir objetos y actividades en el espacio cercano a la Tierra, como satélites, basura espacial y posibles riesgos de colisión.

• La startup Merlin Labs prueba sistemas de visión por computadora para ayudar a los pilotos a identificar marcas en pistas y obstáculos. Además, integra procesamiento de lenguaje natural para que sus sistemas autónomos puedan comunicarse con controladores de tráfico aéreo.

• La NASA filtra señales en grandes bases de datos. Un ejemplo destacado es Exo-Miner, una red neuronal que identifica exoplanetas utilizando datos del telescopio Kepler.

• En manufactura, se optimiza la producción con algoritmos inteligentes aplicados a tareas de mantenimiento predictivo y la detección de defectos en componentes mediante visión por computadora.

Sin embargo, la adopción de IA en operaciones críticas enfrenta desafíos, especialmente por la falta de cumplimiento con las estrictas regulaciones de la Administración Federal de Aviación (FAA, por sus siglas en inglés).

Esto se debe a los errores y limitaciones inherentes, que surgen en los algoritmos actuales debido a su diseño, entrenamiento o capacidad de generalización.

¿Qué formas de inteligencia se usarán en sistemas operativos en 3-5 años?

En este periodo, los humanos seguirán tomando decisiones, pero la tecnología cognitiva acelerará los procesos.

En principio, se espera el debut de sistemas de “agentes”, capaces de planificar y ejecutar con menos supervisión humana.

A su vez, la IA también podría gestionar y fusionar inteligencia de enjambres de vehículos aéreos no tripulados, incluso en entornos con comunicaciones y GPS denegados.

Finalmente, las operaciones en el espectro electromagnético, incluyendo comunicaciones y recolección de datos, se podrían optimizar con nuevas herramientas inteligentes.

¿Qué algoritmos se posicionan como los más prometedores, pero están a más de 10 años de distancia?

En la próxima década, esta poderosa herramienta podría asumir funciones de toma de decisiones estratégicas, adaptándose en tiempo real a nuevos objetivos y minimizando la necesidad de intervención humana. La NASA considera impredecible el estado de la inteligencia artificial en el futuro, dada la velocidad con la que avanza su desarrollo.

En los próximos 10 años, los sistemas de inteligencia general combinados con capacidades de toma de decisiones adaptativas podrían coordinar de manera eficaz múltiples sistemas no tripulados en entornos complejos.

Además, la fábrica aeroespacial del futuro integrará robótica avanzada.

Sin embargo, a medida que los avances tecnológicos en inteligencia continúen ganando terreno, también crecerá el desafío de integrar la moralidad en la IA para generar confianza.

¿Cuál es el mayor malentendido sobre las máquinas inteligentes?

Dos de las principales preocupaciones asociadas con el desarrollo de esta tecnología son el potencial reemplazo del trabajo humano y la posibilidad de una hipotética y distópica “rebelión de las máquinas” a causa de que la IA alcance un estado de “conciencia”.

En este sentido, los especialistas opinan que los sistemas inteligentes no sustituirán todos los empleos humanos. Sin embargo, aquellos que no adopten estas tecnologías podrían enfrentarse al riesgo de ser desplazados en el mercado laboral. Además, consideran que es altamente improbable que la IA se vuelva sintiente.

Por otro lado, se debe tener en cuenta que esta no es una herramienta universal y su implementación requiere una experiencia técnica significativa. En la misma línea, no todos los sistemas se benefician de la integración de la IA, que debe emplearse únicamente cuando sea la solución más adecuada para el problema específico.

¿Qué áreas serán difíciles para la integración de sistemas inteligentes?

Uno de los principales obstáculos es la calidad de los datos, ya que el entrenamiento de los sistemas cognitivos requiere información robusta y precisa. Esta tarea resulta compleja en situaciones extremas como los conflictos bélicos.

Además, existen áreas que siguen siendo dominio exclusivo de los humanos, como la resolución creativa de problemas, la toma de decisiones éticas y la comunicación matizada.

Por otro lado, en el ámbito de la defensa, los adversarios pueden desarrollar métodos para neutralizar las tecnologías basadas en algoritmos inteligentes, lo que representa una amenaza externa que podría dificultar la integración y el rendimiento de los sistemas inteligentes.

Finalmente, la NASA subraya que la IA carece de la capacidad de autorreflexión, lo que refuerza la importancia de la supervisión humana en sistemas críticos.

Hacia lo desconocido

La inteligencia artificial está redefiniendo el panorama de la industria aeroespacial, abriendo nuevas posibilidades para la mejora de procesos en áreas como la manufactura, la vigilancia espacial, y la toma de decisiones en operaciones no tripuladas. Sin embargo, a pesar de su prometedor potencial, su integración en sistemas críticos sigue enfrentando desafíos.

En los próximos años, no hay duda de que esta tecnología continuará evolucionando y jugará un papel central en la industria. El reto será encontrar el equilibrio adecuado entre la innovación tecnológica y las habilidades humanas para gestionar de manera ética y segura estas poderosas herramientas.

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