En el vacío del espacio, sin aire que proporcione impulso, todas las maniobras de una nave espacial dependen de su sistema de propulsión a bordo. La eficiencia de la propulsión no solo determina la velocidad y la distancia que puede volar una nave espacial, sino que también está directamente relacionada con los costos de la misión e incluso con la seguridad de los astronautas. Sin embargo, la propulsión con combustible químico, que ha respaldado los vuelos espaciales tripulados durante más de medio siglo, se está acercando a sus límites físicos.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) está comenzando a entrar en el campo tradicionalmente altamente técnico de la propulsión espacial. Según la revista australiana *The Conversation*, la IA, especialmente el aprendizaje automático, está ayudando a los científicos a replantear soluciones de vanguardia como la propulsión térmica nuclear y la propulsión de plasma, proporcionando un nuevo motor más potente para la exploración humana del espacio profundo.
Ensayo y error continuos en el espacio digital.
La IA desempeña un papel cada vez más importante en el diseño y la operación en tiempo real de la tecnología de propulsión espacial. Simula el proceso humano de «mejora a partir de la experiencia»: en lugar de proporcionar respuestas estándar, permite a las máquinas dominar la solución óptima mediante innumerables ensayos y errores.
Este modelo dota a las máquinas de una especie de capacidad profesional «intuitiva». Al igual que los mejores ajedrecistas no se basan en la memorización mecánica, sino en los conocimientos adquiridos en innumerables partidas, la IA adopta una sabiduría similar en los sistemas de propulsión. Realiza cientos de millones de simulaciones en un mundo virtual, practicando esencialmente el «vuelo» millones de veces en el espacio digital, capturando así con precisión la «solución óptima» para el éxito en medio de un caos de parámetros.
Un escenario de aplicación típico es la optimización de la transferencia de calor. En la década de 1960, la NASA lanzó el ambicioso programa de Motores Nucleares para Vehículos Cohetes (NERVA). Este programa utilizaba combustible de uranio sólido y lo moldeaba en una estructura prismática, buscando mejorar la eficiencia de la transferencia de calor mediante la optimización continua de las configuraciones físicas. Ahora, el aprendizaje por refuerzo puede desempeñar un papel crucial en este proceso. En lugar de depender de ciclos experimentales manuales y lentos, utiliza tecnología de gemelo digital para clonar un motor idéntico en una computadora, optimizando inteligentemente la trayectoria del flujo térmico entre el núcleo del reactor y el propelente. Esta optimización garantiza que el calor se transfiera del combustible nuclear al propelente de hidrógeno con una eficiencia extremadamente alta, lo que aumenta la eficiencia energética de las naves espaciales durante su viaje a su destino.
Instalación de una «central nuclear» en un lanzacohetes.
La tecnología de propulsión nuclear, especialmente la propulsión térmica nuclear, es una tecnología de propulsión de naves espaciales muy prometedora y eficiente. Utiliza la enorme energía térmica liberada por las reacciones nucleares para calentar propelentes como el hidrógeno a temperaturas extremas antes de expulsarlos, lo que permite a las naves espaciales viajar distancias extremadamente largas con un consumo mínimo de combustible. Sin embargo, el desafío radica en cómo aprovechar la inmensa energía de una «central nuclear en miniatura» dentro de un motor de tan solo unos metros de ancho.
Ahora, la integración de la IA hace que este proceso sea más inteligente y refinado. El aprendizaje por refuerzo puede ayudar a los investigadores a diseñar sistemas de propulsión térmica nuclear más eficientes, ajustando los parámetros de diseño mediante la retroalimentación de datos en tiempo real.
Históricamente, los primeros sistemas de propulsión térmica nuclear utilizaban combustible de uranio sólido y métodos de transferencia de calor relativamente sencillos. Limitados por la potencia computacional de la época, los diseños tendían a ser conservadores. Sin embargo, los diseños modernos intentan utilizar geometrías más complejas y nuevos materiales para maximizar la eficiencia de la transferencia de calor. Los investigadores están experimentando con estructuras complejas como «lechos esféricos cerámicos» o estructuras llenas de «microcanales», que actúan como intrincados capilares humanos, llevando la eficiencia de disipación de calor al límite.
Calcular manualmente estas complejas configuraciones geométricas requeriría mucho tiempo. El aprendizaje por refuerzo desempeña un papel fundamental en esta revolución del diseño. Permite analizar simultáneamente la conductividad térmica de los materiales, la sección transversal de absorción de neutrones y el rendimiento hidrodinámico de los propulsores a temperaturas ultraaltas. Mediante simulación y evaluación continuas, la IA ayuda a optimizar la selección de materiales y la configuración geométrica, mejorando significativamente la eficiencia de intercambio de calor del sistema de propulsión. Este diseño refinado no solo aumenta el impulso específico del motor, sino que también reduce el peso total del sistema de propulsión, liberando más espacio de carga útil para misiones de exploración del espacio profundo.
Dominando la «Energía Solar» de la Fusión Nuclear.
Además de la propulsión térmica nuclear, la fusión nuclear es otra tecnología de vanguardia con un enorme potencial en la propulsión espacial. Si bien la tecnología de fusión nuclear aún no está completamente desarrollada, la aplicación de la IA está acelerando este avance tecnológico, permitiéndole evolucionar desde dispositivos terrestres masivos hasta vehículos de propulsión espacial compactos.
Actualmente, el dispositivo experimental tokamak JT-60SA de Japón y otros experimentos con reactores de fusión impulsan el desarrollo de esta tecnología a nivel mundial. Mantener la estabilidad del plasma de alta energía dentro de estos dispositivos toroidales masivos es el mayor desafío.
El plasma es extremadamente caliente y propenso a la turbulencia; al entrar en contacto con la pared del contenedor, la reacción se extingue instantáneamente. Mediante el uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo de IA, los investigadores pueden controlar mejor el campo magnético en el reactor de fusión a velocidades de microsegundos, capturando con precisión fluctuaciones sutiles en el plasma y ajustando la compensación en tiempo real. Este control algorítmico mantiene eficazmente la estabilidad del plasma de alta energía, lo que ayuda a lograr reacciones de fusión autosostenibles.
Más allá de los dispositivos a gran escala, la IA también contribuye a dispositivos de «fusión compacta» más pequeños y adecuados para naves espaciales, como los dispositivos de trampa de potencial multifacéticos. Al optimizar la disposición de las bobinas de campo magnético con IA, se espera que este «sol artificial» se vuelva lo suficientemente pequeño como para convertirse en la base más sólida para futuras naves espaciales de propulsión nuclear.
Haciendo que las naves espaciales sean «meticulosas» en los viajes interestelares.
Tras abandonar la atmósfera, el rol de la IA cambia de «diseñador» a «administrador principal». A medida que las misiones espaciales se vuelven cada vez más complejas, la gestión precisa de cada gramo de combustible durante el largo viaje es crucial para el éxito de la misión.
Las naves espaciales modernas ya no «vuelan hasta el final». Por ejemplo, un satélite podría recibir repentinamente instrucciones para realizar una misión de interceptación o alerta temprana a mitad de una misión de detección. Esta flexibilidad significa que la demanda de combustible es impredecible. Al aprender continuamente de los datos de vuelo, la IA puede, como un conductor experimentado, calcular la ruta más eficiente en combustible en tiempo real dentro de campos gravitacionales complejos. Puede monitorizar el estado del sistema en tiempo real, incluso prediciendo riesgos potenciales cuando las piezas experimentan pequeñas vibraciones y ajustando parámetros con antelación para evitar desastres.
Con el avance de la tecnología de IA, la propulsión aeroespacial impulsará la innovación continua, mejorando la seguridad y la eficiencia de la exploración del espacio profundo, a la vez que ayudará a la humanidad a iniciar una nueva etapa en los viajes interestelares.
