Descodificando rocas espaciales con IA: El avance en meteoritos

La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que hacemos 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 los descubrimientos científicos, la tecnología permite misiones espaciales más eficientes, autónomas e iluminadoras.
Por ejemplo, la NASA ha estado explorando el poder de la IA durante muchos años. Desde rovers autónomos en Marte hasta iniciativas impulsadas por IA para encontrar nuevos exoplanetas, la agencia ha estado aprovechando esta tecnología para mejorar su comprensión del espacio.
Recientemente, la agencia federal estadounidense mostró cómo la IA puede ayudar a las naves espaciales en órbita a recopilar datos más dirigidos. La IA permitió que un satélite previera su trayectoria orbital por primera vez, procesara y evaluara imágenes con IA y decidiera dónde apuntar un instrumento, lo que no tomó ni dos minutos ni requirió intervención humana.
“La idea es hacer que la nave espacial actúe más como un ser humano: en lugar de solo ver los datos, está pensando en lo que los datos muestran y cómo responder”, dijo Steve Chien, fellow técnico en IA en el Laboratorio de Propulsión de la NASA (JPL) y investigador principal del proyecto Dynamic Targeting.
Hace unos años, SpaceX de Elon Musk también lanzó un satélite equipado con IA para permitir que la nave espacial participara en misiones en el espacio profundo.
Mientras tanto, los científicos han descubierto los secretos de los meteoritos utilizando esta tecnología. Este material en particular desafía las reglas del flujo de calor al actuar como un cristal y un vidrio.
Con la ayuda de la IA, los investigadores pudieron descubrir la capacidad del mineral para mantener una conductividad térmica constante, un avance importante que puede revolucionar la ciencia de los 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 se ven cruzando el cielo.
Estas rocas espaciales pueden ser tan pequeñas como granos de polvo o tan grandes como pequeños asteroides. La mayoría de ellos son fragmentos de cuerpos más grandes que se han roto. Algunos provienen de asteroides, otros de cometas y unos pocos incluso provienen de la Luna, Marte u otros planetas.
A estos se les llama meteoroides mientras están en el espacio. Una vez que entran en la atmósfera de la Tierra o 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, se desintegra, lo que lo lleva a quemarse y producir un resplandor brillante, de ahí el nombre “estrellas fugaces”. Cuando aparecen particularmente brillantes, se les llama “bolas de fuego”.
Estos meteoros pueden parecer un fenómeno raro, pero según las estimaciones de la NASA, alrededor de 48,5 toneladas de material de este tipo caen en la Tierra todos los días.
Al ser parte del espacio, estas rocas pueden proporcionar información valiosa sobre la composición, formación e historia de los 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 los científicos con gran detalle utilizando varias 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 al automatizar su detección mediante imágenes de drones, mejorar la clasificación de sus tipos mediante aprendizaje automático, identificar posibles sitios de impacto e incluso revelar la composición de materiales dentro de los meteoritos.
Al analizar vastos conjuntos de datos y reconocer patrones que los humanos podrían perder, la IA mejora la eficiencia y la precisión de la investigación de meteoritos, lo que a su vez proporciona información crítica sobre los orígenes de la vida.
Por ejemplo, una 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 golpeó Marte hace once millones de años y envió piezas del planeta rojo viajando por el espacio. Una de esas piezas chocó contra la Tierra, proporcionándonos un meteorito que se puede rastrear directamente hasta Marte.
Se le llamó el meteorito Lafayette, y al investigarlo, los investigadores encontraron 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 estos minerales dentro del meteorito.”

– Marissa Tremblay, profesora asistente del Departamento de Ciencias de la Tierra, la Atmósfera y los Planetas (EAPS) de la Universidad de Purdue

Ella también señaló que los meteoritos tienden a ser más densos que las rocas de 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 utilizando la IA junto con drones para hacer el descubrimiento.
En 2022, investigadores de la Universidad de Curtin en Australia recuperaron un meteorito, uno que siguió una elipse entre las órbitas de Júpiter y Venus, en el remoto outback 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 lidiar con falsos positivos a través de la repetición.

“El santo grial de la caza de meteoritos en este momento es un dron que pueda cuadrícular un área geográfica, mirar el suelo y encontrar meteoritos con IA.”

– Mike Hankey, The American Meteor Society

La Escuela de Ciencias de la Tierra y los Planetas de la Universidad, junto con el Observatorio de París, el Centro Internacional de Radioastronomía (ICRAR) y otras instituciones, colaboraron para resolver el enigma de los asteroides ricos en carbono, que, aunque son comunes en el espacio, representan menos del 5% de los meteoritos que llegan a la Tierra.
Este estudio², que ha desentrañado el misterio largo tiempo existente 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.
Mientras que 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”, rompiéndose cuando pasan cerca del Sol.

“Los que sobreviven al calentamiento en el espacio son más propensos a sobrevivir también a la atmósfera de la Tierra”.

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

Además, encontró que los meteoroides formados por perturbaciones tidales 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 de asteroides, evaluaciones de peligro de impacto y sogar en teorías sobre cómo la Tierra obtuvo su agua y compuestos orgánicos para permitir que la vida comenzara”.

Mientras tanto, un estudio³ de principios de este año utilizó la IA para encontrar que los “Marsquakes”, una de las principales fuerzas que dan forma a la superficie del planeta, son causados por la actividad sísmica de los impactos de meteoroides.
El equipo de investigadores de la Universidad de Berna y el Imperial College de Londres aprovechó la IA para identificar nuevos impactos en decenas de miles de imágenes orbitales de datos entre diciembre de 2018 y 2022, y luego las cruzó con datos sísmicos. Les ayudó a los investigadores a encontrar 123 cráteres frescos para cruzar, y de ellos, 49 fueron una coincidencia potencial con terremotos.
Los datos recién extraídos descubrieron que en Marte, los impactos de meteoroides ocurren aproximadamente el doble de frecuencia que se estimaba anteriormente.
Esto, según el profesor Tom Pike del equipo del Imperial, muestra “el poder de mirar profundamente en varios conjuntos de datos de Marte. Sin los datos sísmicos, no sabríamos dónde buscar un impacto en las imágenes orbitales, y sin las imágenes orbitales, no podríamos 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 que se utiliza para el monitoreo meteorológico diario. “El poder y la velocidad de la IA nos han permitido encontrar la aguja en el pajar!” agregó.
El algoritmo de máquina que desempeñó un papel clave aquí se desarrolló en el JPL, que puede buscar en vastas cantidades de datos, como imágenes.

La IA confirma el híbrido de cristal-vidrio

Ahora, el último estudio⁴ de científicos de la Universidad de Columbia ha utilizado la IA para hacer otro descubrimiento maravilloso. Han confirmado las propiedades térmicas “híbridas” de un mineral espacial, que no sigue las reglas típicas del flujo de calor. El meteorito actúa como un cristal y un 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 en realidad varían mucho en ambos.
La conductividad térmica de los materiales varía drásticamente dependiendo de la estructura atómica. Aquí está cómo se comparan los materiales cristalinos, vítreos e híbridos:

Estas tendencias desempeñan un papel clave en una variedad de tecnologías, incluyendo sistemas de recuperación de calor residual, 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 tener una comprensión profunda de cómo su estructura atómica y composición química determinan la capacidad del material para conducir calor.
Michele Simoncelli, profesor asistente de física aplicada y matemáticas aplicadas en la Ingeniería de Columbia, adoptó el enfoque de primeros principios y lo combinó con el 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 se identificó en Marte.
La conducta de transporte térmico inusual de la tridimita llevó a un equipo de experimentalistas liderados 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 aterrizó en Alemania hace trescientos años.
Los experimentos probaron las predicciones hechas por los investigadores con mediciones.
La tridimita meteórica ha sido confirmada como tener una estructura atómica que cae 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 experimentalmente accesible.
Al analizar más a fondo, 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 importantes en la sociedad moderna, y subyace a diversas industrias e infraestructuras. Sin embargo, la producción de acero es un proceso intensivo en carbono, con solo 1 kg de acero que emite alrededor de 1,3 kg de CO2.
Con casi 1.000 millones de toneladas de acero producidas cada año, es responsable de una gran cantidad de emisiones de CO2, hasta el punto de que representa alrededor del 7% de las emisiones de carbono en los EE. UU.
Como señaló el estudio, la eficiencia y el impacto ambiental de esto están en gran medida decididos por 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.
Así, los materiales derivados de la tridimita podrían permitir un control más eficiente del calor intenso involucrado en la producción de acero. Entonces, utilizando los hallazgos del estudio, la conductividad de los refractarios se puede aumentar, lo que a su vez reduce el tiempo de combustión de los hornos y consecuentemente reduce la huella de carbono de la industria del acero.
Además, el grupo de Simoncelli en Columbia está explorando el uso de los mismos mecanismos que determinan el flujo de calor en materiales híbridos de cristal-vidrio para comprender el comportamiento de otras excitaciones en sólidos, como los magnones portadores de spin y los electrones portadores de carga.
Estos conceptos ayudan con tecnologías emergentes y eficientes en términos energéticos, incluyendo dispositivos spintrónicos, dispositivos portátiles y computación neuromórfica.
Para ello, el equipo de investigación está trabajando en la formulación de teorías de primeros principios para predecir observables experimentales, desarrollando técnicas de simulación de IA para predicciones cuantitativamente precisas de propiedades de materiales y aplicándolas para descubrir y diseñar materiales para abordar desafíos de ingeniería e industriales.

Invertir en investigación espacial de IA

Cuando se trata de exploración espacial, Lockheed Martin Corporation (LMT ) se destaca por ser un contratista importante para la NASA y el Departamento de Defensa. La empresa diseña sistemas de satélites y sondas planetarias basados en IA para apoyar misiones como la exploración de Marte.
La empresa global de aerospacio y defensa tiene una capitalización de mercado de $101.23 mil millones, con sus acciones que actualmente cotizan a $433,60, un descenso 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 dividendos del 3,04%.

Lockheed Martin Corporation (LMT )

Solo esta semana, la empresa anunció su nuevo satélite de advertencia de misiles más capaz y resistente. Durante las pruebas, el satélite Next-Gen OPIR GEO demostró su capacidad para operar y soportar las temperaturas extremas y las condiciones de vibración violenta.

Para el segundo trimestre de 2025, informó ventas de $18.200 millones, un aumento con respecto a los $18.100 millones del mismo trimestre del año anterior. Sus ganancias netas para el trimestre fueron de $342 millones, o $1,46 por acción. La empresa también informó $1.600 millones de pérdidas de programas y $169 millones de otros cargos.
Esto, según Reuters, se debió a “dificultades con un programa clasificado en su negocio de Aeronáutica y programas de helicópteros internacionales en su unidad Sikorsky”.
Durante este período, el flujo de caja de operaciones fue de $201 millones, una caída significativa con respecto a los $1.900 millones del 2T24. Mientras que el flujo de caja libre fue de $(150) millones, en comparación con los $1.500 millones del mismo trimestre del año anterior. Lockheed también devolvió $1.300 millones a los accionistas a través de dividendos y recompras de acciones.
Su CEO, Jim Taiclet, señaló que los clientes de EE. UU. y aliados “nos piden que elevemos y aceleremos muchos programas clave”, incluyendo que la Fuerza Espacial de EE. UU. ordenó satélites GPS IIIF adicionales. Agregó:

“Al mismo tiempo, nuestro proceso de revisión de programas en curso identificó nuevos desarrollos que nos llevaron a reevaluar la posición financiera de un conjunto de programas de legado importantes. Como resultado, estamos tomando varios cargos este trimestre para abordar estos nuevos riesgos identificados”.

Últimas noticias y desarrollos 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 rocas espaciales, desde los terremotos de Marte hasta comportamientos térmicos exóticos. Con estos descubrimientos, la IA está acelerando los descubrimientos 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 acuática reciente en Marte. Geochemical Perspectives Letters, 32, publicado 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 caminos de propagación sísmica a través de una detección de impacto en Cerberus Fossae. Geophysical Research Letters, publicado por primera vez 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. Conducción de calor cristal-vidrio invariante con 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