La exploración de Marte vive una etapa en la que la inteligencia artificial se ha convertido en una aliada cotidiana. El róver Perseverance de la NASA, que opera desde 2021 en el cráter Jezero, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar imágenes orbitales y del propio terreno con el fin de planificar rutas más seguras y eficientes. En un planeta donde las comunicaciones con la Tierra pueden tardar más de 20 minutos, optimizar cada desplazamiento resulta esencial para reducir riesgos y aprovechar al máximo cada jornada de trabajo.
Este enfoque, desarrollado principalmente por el Jet Propulsion Laboratory, combina mapas de alta resolución, datos topográficos y visión artificial para identificar obstáculos como rocas, pendientes pronunciadas o zonas de arena suelta. El resultado no es una autonomía total, pero sí una mejora clara en la toma de decisiones, tanto desde la Tierra como a bordo del vehículo. Gracias a la IA, Perseverance puede recorrer más terreno útil, dedicar más tiempo a la ciencia y avanzar de forma más consistente hacia los objetivos de la misión.

Cartografiar Marte con ayuda de algoritmos

Uno de los grandes desafíos de la exploración marciana es que los mapas orbitales, aunque muy detallados, no siempre permiten detectar peligros a escala de rueda. Para compensar esta limitación, la NASA ha desarrollado sistemas de inteligencia artificial capaces de combinar imágenes tomadas desde órbita con fotografías captadas por las cámaras Navcam y Mastcam-Z del propio róver. Tal y como explica la NASA en su artículo sobre cómo se está mapeando la ruta de Perseverance con IA en Marte, estos modelos permiten evaluar el terreno con un nivel de detalle que antes solo era posible tras varios ciclos de planificación humana.

Desde un punto de vista técnico, el sistema se basa en segmentación semántica del terreno. Cada píxel de una imagen se clasifica según su probabilidad de ser transitable, distinguiendo superficies compactas, rocas de gran tamaño o pendientes superiores al 15 %, un umbral a partir del cual aumenta notablemente el riesgo de deslizamiento. Estos datos se integran en mapas de coste numéricos, donde cada zona recibe una penalización según su dificultad, y se utilizan algoritmos de planificación de rutas similares a los empleados en vehículos autónomos terrestres.

Perseverance como banco de pruebas

El protagonista principal de este avance es el róver Perseverance. Con una masa aproximada de 1.025 kilogramos y un sistema de seis ruedas motrices independientes, está diseñado para recorrer hasta unos 200 metros por sol marciano en condiciones ideales. En la práctica, esa cifra suele ser menor debido a la necesidad de planificar rutas conservadoras y evitar daños que podrían comprometer la misión. La incorporación de IA en la planificación ha permitido reducir rodeos innecesarios y optimizar trayectos diarios.

Perseverance incorpora una versión avanzada del sistema AutoNav, que procesa imágenes casi en tiempo real y permite al vehículo ajustar su conducción sin esperar nuevas órdenes desde la Tierra. Según datos del Jet Propulsion Laboratory, este sistema puede analizar decenas de imágenes por segundo y recalcular trayectorias en cuestión de minutos, algo impensable en misiones anteriores. La NASA detalla cómo estas capacidades de autonomía forman parte de una estrategia más amplia para dotar a los robots espaciales de mayor independencia operativa.

Datos, eficiencia y retorno científico

La mejora en la planificación de rutas tiene un impacto directo en el retorno científico de la misión. Cada sol marciano implica un coste operativo elevado, por lo que recorrer más terreno relevante se traduce en más oportunidades de análisis. Gracias a la IA, Perseverance puede dedicar más tiempo a perforar rocas, recoger muestras y utilizar instrumentos como SHERLOC o PIXL para estudiar la composición química y mineralógica del suelo.

Desde una perspectiva cuantitativa, optimizar rutas reduce el consumo energético asociado a maniobras innecesarias y minimiza el desgaste mecánico. Además, los modelos de IA pueden correlacionar datos visuales con información mineralógica obtenida desde órbita, priorizando zonas con mayor probabilidad de contener rocas sedimentarias antiguas. Este tipo de integración de datos heterogéneos es un ejemplo práctico de cómo la inteligencia artificial se está aplicando a problemas científicos complejos, tal y como recoge la propia NASA en su explicación general sobre el uso de IA en exploración espacial.

Implicaciones más allá de Marte

Las técnicas desarrolladas para Perseverance no se limitan al planeta rojo. Los mismos principios pueden aplicarse a vehículos autónomos terrestres, drones que operan en entornos extremos o robots diseñados para explorar la Luna y otros cuerpos del sistema solar. En Marte, la autonomía es una necesidad debido a la latencia en las comunicaciones; en la Tierra, estas tecnologías pueden mejorar la seguridad y eficiencia en entornos donde la intervención humana directa resulta complicada.

De cara al futuro, la experiencia acumulada servirá como base para misiones de retorno de muestras y, a más largo plazo, para la exploración humana. Un sistema capaz de evaluar riesgos en tiempo real y proponer rutas seguras puede ser crucial cuando haya astronautas desplazándose en vehículos presurizados. En ese contexto, la IA deja de ser un apoyo experimental y pasa a convertirse en un componente crítico de seguridad.

Reflexiones finales

El uso de inteligencia artificial para planificar las rutas de Perseverance demuestra cómo la exploración espacial avanza mediante mejoras graduales y medibles. No se trata de promesas grandilocuentes, sino de aplicar algoritmos para hacer más eficiente y segura una tarea esencial: moverse por un entorno desconocido. La combinación de mapas orbitales, visión artificial y modelos de decisión permite reducir riesgos y maximizar el valor científico de cada desplazamiento.

A medida que estas tecnologías se perfeccionen, es previsible que la autonomía en misiones espaciales aumente de forma progresiva. El ser humano seguirá supervisando y tomando decisiones estratégicas, pero cada vez contará con sistemas inteligentes capaces de analizar datos complejos y proponer soluciones fundamentadas. Marte, una vez más, actúa como campo de pruebas para tecnologías que acabarán teniendo impacto mucho más allá de la exploración planetaria.