Descifrando Rocas Espaciales con IA: El Avance en Meteoritos

La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que hacemos las cosas, no solo en la Tierra sino también en el espacio.

Al ser utilizada para tareas que van desde la navegación autónoma de naves espaciales y el análisis de datos hasta la optimización del uso de recursos y el apoyo a descubrimientos científicos, la tecnología está permitiendo misiones espaciales más eficientes, autónomas y reveladoras.

Por ejemplo, la NASA ha estado explorando el poder de la IA durante muchos años. Desde rovers en Marte hasta iniciativas potenciadas por IA para encontrar nuevos exoplanetas, la agencia ha estado aprovechando esta tecnología para mejorar su comprensión del espacio.

Recientemente, la agencia federal de EE. UU. mostró cómo la IA puede ayudar a las naves espaciales en órbita a recopilar datos más específicos. La IA permitió que un satélite, por primera vez, prevea su trayectoria orbital, procese y evalúe imágenes con IA, y decida dónde apuntar un instrumento, lo cual no tomó ni dos minutos ni requirió intervención humana.

“La idea es hacer que la nave espacial actúe más como un humano: en lugar de solo ver los datos, está pensando en lo que los datos muestran y cómo responder”, dijo Steve Chien, investigador técnico en IA en el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA y principal investigador del proyecto Dynamic Targeting.

Hace unos años, SpaceX de Elon Musk también lanzó un satélite equipado con IA para permitir que la nave espacial participe en misiones de espacio profundo.

En medio de esto, los científicos han desvelado los secretos del meteorito usando esta tecnología. Este material en particular desafía las reglas del flujo de calor al actuar tanto como cristal como vidrio.

Con la ayuda de la IA, los investigadores pudieron descubrir la capacidad del mineral para mantener una conductividad térmica constante, un gran avance que puede revolucionar la ciencia de materiales al transformar la gestión del calor en la tecnología y la industria. También podría ayudar a reducir las enormes emisiones de carbono en la producción de acero. 

Cómo la IA está Desbloqueando los Secretos de los Meteoritos

Los meteoroides son los destellos de luz que a veces ves cruzar el cielo.

Estas rocas espaciales pueden ser tan pequeñas como granos de polvo o tan grandes como pequeños asteroides. La mayoría son fragmentos de cuerpos mayores que se han roto. Algunas provienen de asteroides, otras de cometas, y unas pocas incluso provienen de la Luna, Marte u otros planetas.

Estos se llaman meteoroides mientras están en el espacio. Una vez que entran en la atmósfera de la Tierra o de cualquier otro planeta y sobreviven al paso, se les llama meteoros.

Al entrar en la atmósfera, lo hacen a alta velocidad, y cuando la presión supera la resistencia del objeto, este se desintegra, lo que lo hace arder y producir una brillante llamarada, de ahí el nombre de “estrellas fugaces”. Cuando aparecen particularmente brillantes, se les llama “bola de fuego”.

Estos meteoros pueden parecer un fenómeno raro, pero según estimaciones de la NASA, caen alrededor de 48,5 toneladas de este material en la Tierra cada día.

Al ser parte del espacio, estas rocas pueden ayudar a proporcionar valiosos conocimientos sobre la composición, formación e historia de asteroides, planetas y nuestro sistema solar.

Un meteorito está compuesto por varios materiales, incluyendo roca, metal o una combinación de ambos.

Estos meteoritos son estudiados por científicos en gran detalle mediante diversas técnicas como observaciones fotográficas y telescópicas, detección por radar, microscopía, espectroscopía, magnetometría y otras.

Recientemente, la IA también se está utilizando para comprender los meteoritos espaciales automatizando su detección mediante imágenes de drones, mejorando la clasificación de sus tipos mediante aprendizaje automático, identificando posibles sitios de impacto e incluso revelando la composición de los materiales dentro de los meteoritos.

Al analizar vastos conjuntos de datos y reconocer patrones que los humanos podrían pasar por alto, la IA mejora la eficiencia y precisión de la investigación de meteoritos, lo que a su vez brinda conocimientos críticos sobre los orígenes de la vida.

Por ejemplo, investigación¹ de finales del año pasado encontró evidencia de agua líquida en Marte hace 742 millones de años con la ayuda de un meteorito.

Así, un asteroide impactó Marte hace once millones de años y envió fragmentos del planeta rojo viajando por el espacio. Uno de esos fragmentos se estrelló en la Tierra, proporcionándonos un meteorito que puede rastrearse directamente a Marte.

Se llamó meteorito Lafayette, y tras la investigación, los científicos descubrieron que mientras estaba en Marte, interactuó con agua. Recientemente, una colaboración internacional de científicos determinó la edad de los minerales en el meteorito que se formaron cuando había agua líquida.

“Podemos identificar meteoritos estudiando qué minerales están presentes en ellos y las relaciones entre esos minerales dentro del meteorito.”

– Autora principal Marissa Tremblay, profesora asistente del Departamento de Ciencias de la Tierra, Atmosféricas y Planetarias (EAPS) en la Universidad Purdue

Ella añadió que los meteoritos tienden a ser más densos que las rocas en la Tierra, son magnéticos y contienen metal. Sin embargo, encontrar meteoritos no es tan fácil.

La probabilidad de encontrar uno es en realidad muy pequeña. Como resultado, los investigadores han estado usando IA junto con drones para lograr el descubrimiento.

En 2022, investigadores de la Universidad Curtin en Australia recuperaron un meteorito, uno que siguió una elipse entre las órbitas de Júpiter y Venus, en el remoto interior australiano, utilizando aprendizaje automático y dos drones.

La tecnología permite a los cazadores de meteoritos realizar tareas repetitivas sin perder la atención. De hecho, las máquinas aprenden a manejar falsos positivos mediante la repetición.

“El santo grial de la búsqueda de meteoritos en este momento es un dron que pueda cuadrar una zona geográfica, observar el suelo y encontrar meteoritos con IA.”

– Mike Hankey, The American Meteor Society

La Escuela de Ciencias de la Tierra y Planetarias de la Universidad, junto con el Observatorio de París, el Centro Internacional de Investigación en Radioastronomía (ICRAR) y otras instituciones, colaboraron para resolver el enigma de los asteroides ricos en carbono, que, aunque comunes en el espacio, representan menos del 5 % de los meteoritos que llegan a la Tierra.

Este estudio², que ha desvelado el misterio de larga data en la ciencia espacial, se publicó este año. Para ello, los científicos analizaron casi 8 500 eventos de meteoroides y meteoritos.

Lo que el estudio ha descubierto es que el Sol y la atmósfera de la Tierra actúan como filtros gigantes que destruyen los meteoroides carbonáceos antes de que lleguen al suelo. Estos meteoritos son importantes porque contienen aminoácidos, moléculas orgánicas y agua.

Aunque ya se sabía que el material rico en carbono no sobrevive a la entrada atmosférica, la investigación mostró que muchos meteoroides “ni siquiera llegan tan lejos”, desintegrándose al pasar cerca del Sol.

“Los que sobreviven a la cocción en el espacio son más propensos a también atravesar la atmósfera de la Tierra”.

– Coautor Dr. Hadrien Devillepoix, Centro de Ciencia y Tecnología Espacial de Curtin y el Instituto de Radioastronomía de Curtin (CIRA)

Además, encontró que los meteoroides formados por disrupciones de marea son particularmente frágiles y casi nunca sobreviven a la entrada atmosférica. Según el Dr. Patrick Shober del Observatorio de París:

“Este hallazgo podría influir en futuras misiones a asteroides, evaluaciones de riesgos de impacto e incluso teorías sobre cómo la Tierra obtuvo su agua y compuestos orgánicos que permitieron el origen de la vida.”

Mientras tanto, un estudio³ de principios de este año utilizó IA para descubrir que los “martemotos”, una de las principales fuerzas que modelan la superficie del planeta, son causados por actividad sísmica de impactos de meteoroides.

El equipo de investigadores de la Universidad de Berna y del Imperial College London aprovechó la IA para identificar nuevos impactos en decenas de miles de imágenes orbitales entre diciembre de 2018 y 2022 y luego los cruzó con datos sísmicos. Esto ayudó a los investigadores a encontrar 123 cráteres nuevos para comparar, y de ellos, 49 coincidían potencialmente con temblores.

Los datos recién extraídos revelaron que en Marte, los impactos de meteoroides ocurren aproximadamente el doble de lo estimado previamente.

Esto, señaló el profesor Tom Pike del equipo Imperial, muestra “el poder de examinar profundamente múltiples conjuntos de datos de Marte. Sin los datos sísmicos, no habríamos sabido dónde buscar un impacto en las imágenes orbitales, y sin las imágenes orbitales, no habríamos podido localizar la fuente de la energía sísmica.”

La IA ha cambiado el juego para los investigadores al detectar un impacto en un solo píxel de una cámara orbital de baja resolución utilizada para el monitoreo diario del clima. “¡El poder y la velocidad de la IA nos han permitido encontrar la proverbial aguja en el pajar!” añadió.

El algoritmo de máquina que jugó un papel clave aquí fue desarrollado en JPL, y puede filtrar enormes cantidades de datos, como imágenes.

La IA Confirma el Híbrido Cristal-Vidrio

Ahora, el último estudio⁴ de científicos de Columbia Engineering ha utilizado IA para hacer otro descubrimiento maravilloso. Han confirmado las propiedades térmicas “híbridas” de un mineral espacial, que no sigue las reglas típicas de flujo de calor. El meteorito actúa tanto como cristal como vidrio.

Esto es un avance porque las propiedades de conducción de calor de los cristales y los vidrios son completamente opuestas entre sí. Las conductividades térmicas varían significativamente en ambos.

La conductividad térmica de los materiales varía drásticamente según la estructura atómica. Así es como se comparan los materiales cristalinos, vítreos y híbridos:

Estas tendencias juegan un papel clave en una variedad de tecnologías, incluidos los sistemas de recuperación de calor residual, la miniaturización y eficiencia de dispositivos electrónicos, y la vida útil de los escudos térmicos para aplicaciones aeroespaciales.

Optimizar el rendimiento y la durabilidad de los materiales utilizados en estas aplicaciones requiere una comprensión profunda de cómo su estructura atómica y composición química determinan la capacidad del material para conducir el calor.

Michele Simoncelli, profesor asistente de física aplicada y matemáticas aplicadas en Columbia Engineering, adoptó el enfoque de primeros principios y lo combinó con aprendizaje automático para identificar el material único con propiedades térmicas distintivas.

Las técnicas de aprendizaje automático permitieron al equipo superar los desafíos computacionales de los métodos de primeros principios y simular propiedades atómicas que afectan el transporte de calor con precisión a nivel cuántico.

El material es el primero de su tipo, que fue descubierto en meteoritos y identificado en Marte.

Descifrar la física fundamental que impulsa este comportamiento especial puede avanzar nuestra comprensión y ayudarnos a diseñar materiales que gestionen el calor durante diferencias de temperatura extremas.

Ahora, la conducción térmica, que es la transferencia de calor a través de materia estacionaria por contacto físico, depende de la estructura atómica de un material. Por lo tanto, si un material es vítreo, con una estructura desordenada y no cristalina, o cristalino, con una red ordenada de átomos, influye en cómo fluye el calor a nivel cuántico.

Básicamente, la conducción térmica aumenta en los vidrios con el aumento de la temperatura y disminuye en los cristales al calentarse.

Para capturar esta tendencia opuesta de conductividad térmica en vidrios y cristales, Simoncelli, en colaboración con Francesco Mauri de la Universidad Sapienza de Roma y Nicola Marzari del Instituto Federal Suizo de Tecnología, derivó una única ecuación en 2019.

Cabe destacar que la ecuación describe el comportamiento intermedio de materiales parcialmente desordenados. Esto incluye materiales usados en recubrimientos de barrera térmica para escudos térmicos, celdas solares de perovskita y termoelectricidad para recuperar el calor desperdiciado.

Ahora, usando esta misma ecuación, exploraron la relación entre la estructura atómica y la conductividad térmica en materiales hechos de dióxido de silicio (SiO2).

También conocido como sílice, el dióxido de silicio es un compuesto químico natural compuesto por silicio y oxígeno, dos de los elementos más abundantes en la Tierra. Es uno de los componentes principales de la arena.

Los investigadores predijeron que la forma “tridimita” del dióxido de silicio mostraría las características de un material cristal-vidrio con una conductividad térmica que no cambia con la temperatura.

La tridimita es una forma cristalina de alta temperatura del dióxido de silicio que ocurre principalmente en rocas volcánicas y se forma bajo condiciones de alta temperatura y baja presión. También se encuentra en meteoritos.

El inusual comportamiento de transporte térmico de la tridimita impulsó a un equipo de experimentadores liderado por Daniele Fournier, Massimiliano Marangolo y Etienne Balan de la Universidad de la Sorbona en París a realizar pruebas en una muestra de sílice tridimita obtenida de un meteorito que cayó en Alemania hace trescientos años.

Los experimentos confirmaron las predicciones realizadas por los investigadores mediante mediciones.

Se ha confirmado que la tridimita meteórica posee una estructura atómica intermedia entre el cristal ordenado y el vidrio desordenado. Además, encontraron que su conductividad térmica permanece constante entre 80 K y 380 K, el rango de temperatura accesible experimentalmente.

En un análisis adicional, el equipo predijo que el material podría formarse a partir del envejecimiento térmico en ladrillos refractarios, que sirven como barrera térmica en hornos para la producción de acero.

El acero, versátil, duradero y multifuncional, es uno de los materiales más cruciales en la sociedad moderna, sustentando diversas industrias e infraestructuras. Sin embargo, la producción de acero es un proceso intensivo en carbono, con 1 kg de acero que emite aproximadamente 1,3 kg de CO₂.

Con casi 1 mil millones de toneladas de acero producidas cada año, es responsable de muchas emisiones de CO₂, tanto que representa aproximadamente el 7 % de las emisiones de carbono en EE. UU.

Como señaló el estudio, la eficiencia e impacto ambiental de esto dependen en gran medida de cómo se gestiona el calor en los hornos, en particular a través de la conductividad térmica de los materiales refractarios que pueden soportar temperaturas extremas.

Por lo tanto, los materiales derivados de la tridimita podrían permitir un control más eficiente del intenso calor involucrado en la producción de acero. Así, usando los hallazgos del estudio, la conductividad de los refractarios puede aumentarse, reduciendo a su vez el tiempo de combustión de los hornos y, consecuentemente, disminuyendo la huella de carbono de la industria del acero.

Además de todo esto, el grupo de Simoncelli en Columbia está explorando el uso de los mismos mecanismos que determinan el flujo de calor en materiales híbridos cristal-vidrio para comprender el comportamiento de otras excitaciones en sólidos, como los magnones portadores de espín y los electrones portadores de carga.

Estos conceptos ayudan a tecnologías emergentes y energéticamente eficientes, incluidos dispositivos espintrónicos, dispositivos portátiles y computación neuromórfica.

Para ello, el equipo de investigación está trabajando en formular teorías de primeros principios para predecir observables experimentales, desarrollar técnicas de simulación con IA para predicciones cuantitativamente precisas de las propiedades de los materiales, y aplicarlas para descubrir y diseñar materiales que aborden desafíos de ingeniería e industriales.

Invertir en Investigación Espacial con IA

En lo que respecta a la exploración espacial, Lockheed Martin Corporation (LMT ) destaca por ser un importante contratista de la NASA y del Departamento de Defensa. La compañía diseña sistemas de satélites basados en IA y sondas planetarias para apoyar misiones como la exploración de Marte.

La compañía global aeroespacial y de defensa tiene una capitalización de mercado de 101,23 mil millones de dólares, con sus acciones cotizando actualmente a 433,60 $, una caída del 11 % en lo que va del año. Tiene un EPS (TTM) de 23,15 y un P/E (TTM) de 18,73. Lockheed paga un rendimiento de dividendo del 3,04 %.

Lockheed Martin Corporation (LMT )

Esta semana, la compañía anunció su nuevo satélite de alerta de misiles, más capaz y resistente. Durante las pruebas, el satélite Next-Gen OPIR GEO demostró su capacidad para operar y soportar las duras temperaturas y las violentas condiciones de vibración.

Para el segundo trimestre de 2025, reportó ventas de 18,2 mil millones de dólares, frente a 18,1 mil millones del mismo trimestre del año anterior. Sus ganancias netas para el trimestre fueron 342 millones de dólares, o 1,46 dólares por acción. La compañía también reportó 1,6 mil millones de dólares en pérdidas de programas y 169 millones de dólares en otros cargos. Esto, según Reuters, se debió a “dificultades con un programa clasificado en su negocio de Aeronáutica y programas internacionales de helicópteros en su unidad Sikorsky”.

Durante este período, el efectivo de operaciones fue de 201 millones de dólares, una caída drástica respecto a los 1,9 mil millones en el 2T24. Mientras tanto, el flujo de caja libre fue de -150 millones de dólares, comparado con 1,5 mil millones en el mismo trimestre del año pasado. Lockheed también devolvió 1,3 mil millones de dólares a los accionistas mediante dividendos y recompras de acciones.

Su CEO, Jim Taiclet, señaló que los clientes de EE. UU. y aliados están “pidiéndonos elevar y acelerar muchos programas clave”, incluido el pedido de la Fuerza Espacial de EE. UU. de satélites GPS IIIF adicionales. Añadió:

“Al mismo tiempo, nuestro proceso continuo de revisión de programas identificó nuevos desarrollos que nos obligaron a reevaluar la posición financiera de un conjunto de importantes programas heredados. Como resultado, estamos asumiendo una serie de cargos este trimestre para abordar estos riesgos recién identificados.”

Últimas Noticias y Desarrollos de Acciones de Lockheed Martin Corporation (LMT)

Conclusión

La magia de la IA está llegando más allá de los límites de la Tierra hasta las profundidades del espacio, ayudándonos a descubrir patrones ocultos en las rocas espaciales, desde martemotos hasta comportamientos térmicos exóticos. Con estos descubrimientos, la IA está acelerando hallazgos que transformarán nuestra comprensión del universo así como el futuro de los materiales.

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Referencias:

1. Tremblay, M.M., Mark, D.F., Barfod, D.N., Cohen, B.E., Ickert, R.B., Lee, M.R., Tomkinson, T., & Smith, C.L. Datación de la actividad acuosa reciente en Marte. Geochemical Perspectives Letters, 32, publicada el 6 de noviembre de 2024. https://doi.org/10.7185/geochemlet.2443
2. Shober, P.M., Devillepoix, H.A.R., Vaubaillon, J., et al. Historia del perihelio y supervivencia atmosférica como impulsores principales del registro de meteoritos de la Tierra. Nature Astronomy, 9, 799–812 (junio de 2025). https://doi.org/10.1038/s41550-025-02526-6
3. Charalambous, C., Pike, W.T., Fernando, B., Wójcicka, N., Kim, D., Froment, M., Lognonné, P., Woodley, S., Ojha, L., Bickel, V.T., McNeil, J., Collins, G.S., Daubar, I.J., Horleston, A., & Banerdt, B. Nuevos impactos en Marte: Desentrañando rutas de propagación sísmica mediante la detección de impactos en Cerberus Fossae. Geophysical Research Letters, publicado primero el 3 de febrero de 2025. https://doi.org/10.1029/2024GL110159
4. Simoncelli, M., Fournier, D., Marangolo, M., Balan, E., Béneut, K., Baptiste, B., Doisneau, B., Marzari, N., & Mauri, F. Conductividad térmica cristal‑vidrio invariante a la temperatura: De meteoritos a refractarios. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(28), e2422763122 (11 de julio de 2025). https://doi.org/10.1073/pnas.2422763122