La Singularidad Desnuda

Un universo impredecible de pensamientos y cavilaciones sobre ciencia, tecnología y otros conundros

Exploración robótica del Cosmos: nuevos desafíos, nuevos algoritmos

Posted by Carlos en enero 23, 2007

El tema de la exploración humana del espacio es apasionante y controvertido. En muchas situaciones se tiende a hacer una analogía con los antiguos exploradores, que se adentraron en desconocidos territorios polares, desérticos, o selváticos, y aunque la imagen es evocadora, parece irreal. Básicamente, mucho antes de que se tengan los medios técnicos para una detallada exploración humana de, pongamos por caso, Marte, será factible realizarla mediante sondas robóticas. La lógica indica que este paso previo es mucho más prudente, con independencia de lo que luego se pudiera decidir sobre eventuales misiones tripuladas.

Exploration Robotic/Human
Credit: NASA

En relación con esta exploración robótica surgen diferentes cuestiones de gran interés. Por un lado está la planificación a gran escala de esta exploración. Jordi nos reseña en su bitácora un artículo en el que se aborda este tema. Es sin duda un asunto interesantísimo, y que se presta a diferentes análisis. No obstante, quería comentar algo en relación a otro aspecto de naturaleza más local, pero no por ello de menor importancia: el control de las sondas robóticas. Está claro que el límite físico de la velocidad de la luz impide que las comunicaciones se puedan desarrollar en tiempo real, y por lo tanto no es planteable que los robots sean meros instrumentos teledirigidos. Éste no es sólo el caso de una hipotética exploración de planetas extrasolares, sino que se trata de una consideración crucial para la exploración de Marte por ejemplo. Consideremos que la distancia que nos separa de Marte oscila entre unos 55 millones y unos 400 millones de kilómetros. Esto supone que los tiempos de comunicación bidireccional (mensaje y respuesta) oscilan entre poco más de seis minutos y casi 45 minutos. En general, esto significa que la sonda ha de tener un cierto grado de autonomía que le permita valerse por sí misma, e incluso planificar los detalles de la exploración. Para esto será necesario emplear técnicas de inteligencia artificial (IA), entendidas en un sentido amplio:

  • Los métodos clásicos de IA tales como los sistemas expertos, el razonamiento basado en casos, o los métodos bayesianos pueden ser útiles a la hora de planificar a alto nivel los objetivos a largo plazo, construir modelos del entorno, o realizar toma de decisiones estratégicas.
  • Los métodos modernos englobados dentro de la inteligencia computacional, tales como la computación evolutiva o los sistemas neurodifusos, resultarán imprescindibles a la hora de resolver problemas de medio alcance que se planteen en la consecución de los objetivos estratégicos, tales como planificación de tareas, interpretación visual, u optimización de maniobras.
  • Finalmente, el nivel más bajo deberá ser puramente reactivo: reglas de actuación ante patrones de entrada sensorial, que permitan una respuesta rápida ante situaciones tales como obstáculos imprevistos, terrenos impracticables, etc. Por supuesto, este nivel reactivo básico puede estar sujeto a continuo refinamiento mediante técnicas de aprendizaje, tales como los algoritmos evolutivos.

Evidentemente, en el caso de Marte es factible cierto tipo de control remoto, no en tiempo real, pero si al menos para determinar la planificación a medio y largo plazo de la exploración. Sigue existiendo entonces la problemática del control a muy corto plazo, y muy en particular la del cómputo de las trayectorias. Para ello, la NASA está recurriendo a una solución mucho más conservadora que las descritas anteriormente, cosa que tampoco es excesivamente criticable, dado que en el fondo la proximidad de Marte facilita las cosas, esto es, no es necesaria una total independencia de la sonda (salvo en circunstancias puntuales y transitorias, como un ocultamiento de Marte por el Sol, aunque en ese caso, se opta por dar unas “vacaciones” a las sondas).

Mars Exploration Rovers
Courtesy NASA/JPL-Caltech

El mecanismo que se emplea en la Spirit y en la Opportunity en lo que a planificación de trayectorias se refiere es una variante del clásico algoritmo A*. A grandes rasgos, el A* es un algoritmo completo de búsqueda para la exploración de grafos. En este caso, el grafo representa el terreno sobre el que la sonda se ha de desplazar, discretizado como si se tratase de las casillas de un tablero de ajedrez. El desplazamiento de una casilla a otra tendrá un coste que dependerá de las características del terreno. El algoritmo explora sistemáticamente todos los caminos que parten de la posición inicial, construyendo una lista de caminos abiertos, y seleccionando para su extensión a aquellos que resultan más prometedores de acuerdo con una función de coste heurística. Para evitar ciclos, se mantiene también una lista de las casillas visitadas (la gestión de esta lista tiene algunos matices, pero podemos obviarlos de momento). Si la función heurística es optimista (es decir, nos proporciona siempre una cota inferior del coste final de un camino incompleto), tenemos garantizado el encontrar finalmente la solución óptima.

El problema del A* es que obviamente parte del conocimiento del terreno, cosa que no es totalmente realista en el caso de las sondas: a medida que éstas avanzan obtienen nuevas imágenes que revelan nuevos obstáculos, o alteran las características que se suponía tenía el terreno. Esto conlleva que el grafo subyacente debe ser modificado, y el camino óptimo recomputado. Afortunadamente, hay formas eficientes de realizar esto, ya que por definición, las modificaciones que se realizan afectan fundamentalmente a la vecindad inmediata del la sonda. El algoritmo que se emplea a tal efecto es el D* (la D es de “dinámico”), y se basa en una astuta gestión de la lista de caminos abiertos. Para más detalles, puede consultarse el trabajo titulado:

realizado por Anthony Stentz, de la Carnegie Mellon University, y publicado en la 1994 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Con este algoritmo y gracias a las últimas mejoras en los sistemas de análisis visual de la sondas, será posible que alcancen un nivel de autonomía muchísimo mayor que el que disfrutaban hasta ahora. Poca cosa si se piensa en lo que será preciso en misiones de más calado en regiones mucho más lejanas del Universo, pero un paso necesario en cualquier caso.

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