Space 2.0: El auge de los robots autónomos y la IA

La necesidad de que los humanos comprendan mejor el mundo más allá de las estrellas ha llevado a logros revolucionarios. Esta fascinación por el espacio nos ayudó a alcanzar hitos como el alunizaje del Apolo 11, que marcó los primeros pasos de la humanidad más allá de la Tierra. Con este gran paso, entramos en la era de la exploración espacial ambiciosa y motivada por la curiosidad.

La ruta hacia la exploración y comprensión celestiales, sin embargo, no fue fácil. De hecho, implicaba graves riesgos para los humanos debido a la exposición a peligros espaciales, incluidos altos niveles de radiación, fluctuaciones extremas de temperatura, condiciones de vacío, fallas mecánicas y la incertidumbre inherente de entornos desconocidos. Existía una necesidad clara de sistemas más seguros y eficientes, lo que llevó al desarrollo y despliegue de la robótica y la inteligencia artificial.

Estos avances tecnológicos nos proporcionaron formas mejores y más seguras de explorar el vasto universo. Como resultado, los robots se han convertido ahora en una parte vital de las misiones espaciales. Estas máquinas están convirtiéndose rápidamente en los principales exploradores en entornos que simplemente son demasiado peligrosos para los humanos.

A diferencia de nosotros, los humanos frágiles, estos sistemas robóticos pueden soportar fácilmente las condiciones extremas del espacio. Más importante aún, pueden operar de forma continua sin cansarse ni aburrirse.

Y por eso NASA está haciendo un uso extensivo de los robots. Por ejemplo, está utilizando los robots de vuelo libre de Astrobee, llamados Bumble, Honey y Queen, para asistir a los miembros de la tripulación en la Estación Espacial Internacional (EEI). Estos robots con forma de cubo ayudan a los astronautas con tareas rutinarias, como el seguimiento de suministros, la operación de sistemas y la documentación de videos, mientras los astronautas se concentran en tareas más cruciales.

Pero eso no es todo. Cuando se integran con IA, estas máquinas también pueden procesar enormes cantidades de datos en tiempo real y tomar decisiones de forma autónoma, lo que las hace aún más poderosas.

Las innovaciones continuas en el sector buscan llevar estas capacidades aún más lejos. Recientemente, la empresa china de robótica Engine AI compartió sus ambiciosos planes de enviar al primer robot astronauta humanoide del mundo al espacio.

PM01 es el robot humanoide que será enviado al espacio. Esta plataforma ligera y de código abierto combina movimiento similar al humano con inteligencia robótica avanzada. Posee una estructura biónica que imita el movimiento humano y una pantalla central altamente interactiva, además de una respuesta de movimiento ultrarrápida, sensores ambientales de alta precisión y capacidades de toma de decisiones autónomas. Para gestionar la percepción compleja, el control de movimiento y las cargas de trabajo en tiempo real, su arquitectura de doble chip combina un módulo NVIDIA Jetson Orin con una CPU Intel N97 para ofrecer computación de alto rendimiento.

Así, a medida que los robots se vuelven más resistentes, adaptables y autónomos, podrán asumir tareas de alto riesgo como el mantenimiento externo de estaciones espaciales y tareas de monitoreo a largo plazo que exponen a los astronautas a peligros significativos.

El futuro de la exploración espacial se dirige claramente hacia una mayor automatización. En lugar de colocar a los astronautas en situaciones de riesgo, las misiones simplemente los reemplazarán con redes de robots inteligentes que pueden trabajar de forma colaborativa a través de vastas distancias.

Ahora, veamos cómo se está llevando a cabo esta transformación en la práctica mediante dos desarrollos clave: robótica autónoma para explorar tubos de lava subterráneos en la Luna y Marte, y rutas generadas por IA para que los rovers viajen de forma segura por el terreno marciano.

Mapeo y Navegación de Tubos de Lava Extraterrestres con Robots

Han pasado casi dos décadas desde que se descubrieron los cráteres en la Luna y más de medio siglo desde la detección de enormes tubos de lava en Marte. Estas cavernas gigantes son lo suficientemente grandes como para albergar ciudades.

Formados por actividad volcánica, estos tubos de lava también se encuentran en la Tierra, incluyendo Islandia, Hawái, Sicilia, Australia y las Islas Galápagos.

Si bien estos tubos en Marte y la Luna muestran potencial como futuras bases humanas, ya que son más seguros que sus superficies al ofrecer protección contra rayos cósmicos, radiación solar y frecuentes impactos de meteoritos, no son de fácil acceso. El interior de estos túneles de lava es extremadamente afilado, y el terreno es irregular, lo que requiere estudios detallados. Pero recopilar más información sobre estas estructuras subterráneas es un desafío.

Los lucernarios, que son secciones colapsadas de los techos de los tubos, y los largos canales sinuosos detectados en imágenes orbitales sugieren grandes vacíos subterráneos; sin embargo, las imágenes no pueden revelar qué tubos son adecuados para hábitats.

Para abordar los desafíos de paisajes rocosos, puntos de entrada limitados y condiciones peligrosas, investigadores del Laboratorio de Robótica Espacial de la Universidad de Málaga (UMA) presentaron un nuevo concepto de misión que utiliza un trío de robots inteligentes para explorar de forma autónoma estos entornos subterráneos.

Los robots están siendo probados actualmente en las cuevas volcánicas de Lanzarote, España, y el equipo tiene como objetivo utilizarlos en futuras misiones a la Luna.

Publicado en la revista científica Science Robotics¹, el concepto se basa en tres tipos diferentes de robots, a saber, SherpaTT, LUVMI‑X y el rover Coyote III, que trabajan juntos de forma autónoma para explorar los duros espacios subterráneos de Marte y la Luna.

La misión propuesta por el equipo consta de cuatro etapas. Comienza con los robots mapeando las entradas de las cuevas y generando un modelo de elevación detallado. Luego, se despliega un cubo de carga sensorizado dentro de la cueva para recopilar mediciones iniciales. Un rover explorador se baja a través de la entrada para iniciar la etapa final, que implica atravesar terreno hostil, recopilar datos y crear mapas 3D detallados del interior.

La prueba de campo en el mundo real en la isla volcánica de Lanzarote, realizada a principios de 2023, demostró que el enfoque del equipo funciona según lo planeado. El Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI) lideró la prueba, con contribuciones de la universidad española, UMA, y la empresa GMV.

El foco del Laboratorio de Robótica Espacial en la UMA está en desarrollar nuevas tecnologías y métodos para aumentar la autonomía en la robótica espacial, abarcando tanto misiones orbitales como planetarias. El laboratorio ha estado trabajando estrechamente con la Agencia Espacial Europea para desarrollar algoritmos que ayuden a los rovers a planificar rutas y operar de forma más independiente.

La prueba confirmó que el enfoque de misión de cuatro fases es técnicamente factible, destacando el potencial de los sistemas robóticos colaborativos para la futura exploración planetaria.

Sistemas de Navegación impulsados por IA para Rovers Planetarios

En otro desarrollo importante, el rover Perseverance de la NASA, un científico robótico del tamaño de un coche que ha estado buscando señales de vida microbiana antigua y recogiendo muestras para su futuro retorno a la Tierra, completó el primer recorrido planificado por IA en el “Planeta Rojo”.

Así, en lugar de usar rutas planificadas por operadores humanos, el explorador marciano hizo historia al utilizar aquellas organizadas por la IA.

Para crear rutas, una IA con capacidad de visión analizó primero imágenes y datos de terreno utilizados por los planificadores humanos del rover para identificar peligros como rocas y ondas de arena, y luego planificó un camino seguro a través de la superficie marciana.

Pero antes de usar realmente los caminos generados por IA, las rutas fueron primero probadas en la réplica virtual del rover de seis ruedas, donde Perseverance las siguió con éxito, viajando de forma autónoma cientos de pies.

Dirigido por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA, que supervisa las operaciones diarias del rover, Perseverance ha completado ahora los primeros recorridos en otro planeta, con puntos de referencia planificados por IA generativa.

“Esta demostración muestra cuán lejos han avanzado nuestras capacidades y amplía la forma en que exploraremos otros mundos”, dijo el Administrador de la NASA, Jared Isaacman. “Tecnologías autónomas como esta pueden ayudar a que las misiones operen de manera más eficiente, respondan a terrenos desafiantes y aumenten el retorno científico a medida que la distancia de la Tierra crece. Es un fuerte ejemplo de equipos que aplican nueva tecnología de forma cuidadosa y responsable en operaciones reales.”

Para la demostración histórica a principios de diciembre del año pasado, los ingenieros utilizaron modelos de visión‑lenguaje para analizar datos existentes del conjunto de datos de la misión de superficie de JPL. Al analizar la misma información e imágenes que utilizan los planificadores humanos, el sistema identificó ubicaciones de puntos de referencia para que Perseverance viajara de forma segura a través de terreno marciano difícil.

El logro fue un esfuerzo coordinado entre el Centro de Operaciones de Rovers (ROC) de JPL y los modelos Claude AI de Anthropic.

“Imaginen sistemas inteligentes no solo en la Tierra, sino también en aplicaciones de borde en nuestros rovers, helicópteros, drones y otros elementos de superficie entrenados con la sabiduría colectiva de nuestros ingenieros, científicos y astronautas de la NASA”, dijo Matt Wallace, gerente de la Oficina de Sistemas de Exploración de JPL. “Esa es la tecnología revolucionaria que necesitamos para establecer la infraestructura y los sistemas requeridos para una presencia humana permanente en la Luna y llevar a EE. UU. a Marte y más allá.”

Con Marte a 140 millones de millas de la Tierra, los retrasos en la comunicación hacen imposible controlar el rover en tiempo real.

Durante mucho tiempo, la navegación de rovers dependió de humanos que estudiaban diligentemente los datos del terreno y luego planificaban rutas con anticipación. Estos caminos están compuestos por puntos de referencia espaciados aproximadamente cada 100 metros para reducir el riesgo de que el rover encuentre peligros. Una vez completados, los planes se envían a través de la infraestructura de telecomunicaciones de la Red de Espacio Profundo (DSN) de la NASA, y el rover ejecuta las instrucciones.

Pero durante los recorridos de Perseverance en los días marcianos 1.707 y 1.709, esta responsabilidad se delegó a la IA generativa. El sistema analizó imágenes orbitales de alta resolución adquiridas por la cámara HiRISE en el lado nadir de la nave MRO, junto con datos de pendiente del terreno de modelos digitales de elevación.

La información ayudó a la IA a identificar campos de rocas, lecho rocoso, ondas de arena, afloramientos y otras características importantes de la superficie. Luego, la IA desarrolló un camino de conducción continuo con todos los puntos de referencia necesarios. Según Vandi Verma, una robotista espacial en JPL y miembro del equipo de ingeniería de Perseverance:

“Los elementos fundamentales de la IA generativa están mostrando mucho potencial para agilizar los pilares de la navegación autónoma para la conducción fuera del planeta: percepción (ver las rocas y ondas), localización (saber dónde estamos) y planificación y control (decidir y ejecutar la ruta más segura).”

Estas instrucciones se ejecutaron a través del gemelo digital de JPL (la réplica virtual del rover), que verificó más de 500,000 variables de telemetría para asegurar que el plan funcionara de forma segura con el software de vuelo de Perseverance.

Con este plan generado por IA, el Perseverance de la NASA viajó 210 metros el 8 de diciembre y 246 metros el 10 de diciembre.

“Nos estamos moviendo hacia un día en que la IA generativa y otras herramientas inteligentes ayudarán a nuestros rovers de superficie a realizar recorridos a escala de kilómetros mientras minimizan la carga de trabajo del operador, y señalarán características superficiales interesantes para nuestro equipo científico al examinar enormes volúmenes de imágenes del rover.”

– Verma

Robótica e IA en la Exploración Espacial

Invertir en la Exploración Espacial Autónoma

En el mundo de la exploración espacial autónoma, Intuitive Machines, Inc. (LUNR ) destaca como una de las pocas empresas públicas que realmente están construyendo sistemas autónomos que operan en otro cuerpo celeste.

Además de desarrollar vehículos autónomos para el espacio que operan con mínima intervención humana, Intuitive Machines tiene una fuerte integración con la NASA, especialmente con el programa Artemis. De hecho, es la primera empresa privada que realizó un aterrizaje suave de una nave espacial, llamada Odysseus, en la Luna.

La empresa de tecnología espacial, infraestructura y servicios brinda productos y servicios espaciales para permitir una exploración robótica y humana sostenida de la Luna, Marte y más allá.

Los servicios ofrecidos por Intuitive Machines incluyen transmisión de datos, entrega e infraestructura como servicio.

A través de sus cuatro unidades de negocio, Servicios Orbitales, Servicios de Acceso Lunar, Servicios de Datos Lunares y Productos e Infraestructura Espacial, la compañía busca habilitar el acceso a la Luna para avanzar a la humanidad.

Intuitive Machines es una empresa relativamente joven, fundada en 2013, pero ya ha completado cuatro misiones lunares de la NASA.

Todo ello ha sido gracias al CEO y presidente Steve Altemus, quien trabajó para la NASA en la división de vuelos espaciales tripulados. Fue después de dejar la NASA que cofundó Intuitive Machines, que fue galardonada como una de las 100 Empresas Más Influyentes de 2024 según TIME. En una entrevista con TIME, Altemus reveló que “aproximadamente el 75 % al 80 % de nuestro negocio es con el gobierno de EE. UU.”

Con una capitalización de mercado de 3.600 millones de dólares, las acciones LUNR cotizan actualmente a 17,50 $, con un aumento del 9 % en lo que va del año y un 123,64 % en el último año. Tiene un EPS (TTM) de -2,11 y un P/E (TTM) de -8,40.

Si bien sus resultados del cuarto trimestre de 2025 se anunciarán a finales de este mes, los resultados del tercer trimestre de 2025 muestran una pérdida neta de 10 millones de dólares. Su EBITDA ajustado fue de -13,2 millones de dólares, lo que indica desafíos financieros continuos, aunque representa una mejora de 12,2 millones de dólares respecto al trimestre anterior.

La compañía tenía una cartera de pedidos de 235,9 millones de dólares al final del tercer trimestre de 2025 y un saldo de efectivo de 622 millones de dólares.

Es notable que la empresa adquirió Lanteris Space Systems por 800 millones de dólares, lo que incluye 450 millones de dólares en efectivo y 350 millones de dólares en acciones comunes Clase A de LUNR. Durante los últimos 65 años, Lanteris ha entregado más de 300 naves espaciales y mantiene una disponibilidad en órbita del 99,99 %.

La adquisición se proyecta que eleve los ingresos de Intuitive Machines a más de 850 millones de dólares y la cartera de pedidos a 920 millones de dólares. El movimiento también se espera que potencie las capacidades de la compañía en comunicaciones, navegación y servicios de redes de datos espaciales para los mercados civil, comercial y de defensa.

Con la adquisición, “Intuitive Machines está posicionada para convertirse en la próxima generación de proveedor principal espacial”, dijo el CEO Altemus en la llamada de resultados del tercer trimestre de 2025 en noviembre de 2025.

La transacción, señaló, representa un camino a seguir en la evolución de la compañía, de una empresa probada de infraestructura espacial a un proveedor principal espacial verticalmente integrado de elección, sirviendo a clientes de seguridad nacional, civiles y comerciales en tierra, órbita terrestre y más allá.

“Esta adquisición marca un momento definitorio en la evolución de Intuitive Machines,” dijo Altemus. “Previamente demostramos nuestra capacidad para operar en la Luna. Con Lanteris, añadimos fabricación a escala probada en vuelo. Juntos, estas fortalezas transforman a Intuitive Machines en un proveedor de soluciones de extremo a extremo en múltiples dominios que puede construir naves espaciales, conectar redes de comunicaciones y navegación resilientes, y operar sistemas en LEO, MEO, GEO y el espacio cislunar.”

La adquisición se completó a principios de este año, reforzando la capacidad de la compañía para servir no solo a las iniciativas Artemis y del Vehículo de Terreno Lunar de la NASA, sino también a futuras misiones de telecomunicaciones en Marte y a las arquitecturas en capas del Golden Dome y la Space Development Agency.

Además de finalizar la adquisición de Lanteris, la compañía también anunció una inversión estratégica de capital de 175 millones de dólares para apoyar la expansión de ingresos y avanzar en redes de comunicaciones y procesamiento de datos. También está planificando invertir en establecer un sistema solar independiente de internet.

Adicionalmente, está involucrando socios estratégicos para alinear centros de datos basados en el espacio con la demanda emergente de empresas. Al mismo tiempo, anticipa recibir el próximo premio de Servicios de Carga Lunar Comercial y los Servicios del Vehículo de Terreno Lunar de la NASA.

Su subsidiaria totalmente controlada, Lanteris Space Systems, fue seleccionada por L3Harris Technologies este mes para diseñar y construir 18 plataformas avanzadas de naves espaciales para ayudar a la misión de la Space Development Agency (SDA) de proporcionar seguimiento en tiempo real de amenazas avanzadas de misiles, incluidos sistemas hipersónicos y balísticos.

Últimas Noticias y Desarrollos de Acciones de Intuitive Machines, Inc. (LUNR)

Conclusión

La exploración espacial está atravesando una transformación profunda. Antes dependía casi totalmente de la inteligencia, resistencia y riesgo humanos; ahora se está remodelando mediante tecnologías autónomas que pueden explorar más lejos, más profundo y de forma más segura que nunca.

Desde sistemas robóticos que investigan tubos de lava ocultos hasta rovers guiados por IA que navegan planetas distantes, estos avances están ampliando tanto el alcance como la eficiencia de la exploración.

A medida que la innovación en el sector continúa, el papel humano también evolucionará. En lugar de ser exploradores directos, seremos diseñadores, supervisores y beneficiarios de sistemas inteligentes que operan a través del sistema solar. Más importante aún, el paso de exploradores humanos a la robótica y la IA minimiza el riesgo mientras acelera el descubrimiento y permite una presencia sostenida en la Luna, Marte y más allá.

Referencias

^{1. Domínguez, R., Pérez-Del-Pulgar, C., Paz-Delgado, G. J., Polisano, F., Babel, J., Germa, T., Dragomir, I., Ciarletti, V., Berthet, A.-C., Danter, L. C., & Kirchner, F. (2025). Exploración robótica cooperativa de una superficie de lucernario planetario y cueva de lava. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}