Hemos recorrido un largo camino desde las primeras misiones espaciales, y ahora contamos con sistemas de aviónica de última generación a bordo de nuestras naves espaciales. Cuanto más nos adentramos en el espacio, más autonomía necesitan nuestras naves espaciales robóticas.
Por autonomía, me refiero a elaborar mi pregunta sobre dos condiciones principales,
1) Control autónomo sobre condiciones desconocidas (Self Repair, GNC sin interferencia humana)
2) Inferencia científica automática e hipótesis y decisiones basadas en la inferencia.
¿Estos problemas ya están resueltos?
Si no entonces
Mi pregunta entonces viene a la siguiente -:
¿Cuáles son algunos de los problemas no resueltos en robótica y aviónica que deben resolverse para este tipo de misiones?
En lo que respecta al control autónomo, mucho de esto ya se ha desarrollado. Había que tener en cuenta los largos retrasos entre la Tierra e incluso destinos "cercanos" como Marte. Los rovers de Marte, por ejemplo, pueden navegar a lugares cercanos por su cuenta ( artículo de Curiosity ). Esto es extremadamente limitado en comparación con los vehículos autónomos que participan en los grandes desafíos de DARPA. Los mayores obstáculos para llevar esa tecnología al espacio son la cantidad de cómputo necesaria y los sensores requeridos. Se puede hacer, pero los vehículos de desafío DARPA tenían mucha más potencia y masa disponibles. Para obtener más información sobre el lado de la investigación de esto, busque SLAM ( localización y mapeo simultáneos ).
Esto le brinda un sistema que puede moverse del punto A al punto B. Eso es genial, pero su pregunta se dirige al problema más difícil de cómo decidir a dónde quiere ir en primer lugar. Esto está empezando a entrar en el dominio de la Inteligencia Artificial.
Hay muchos ejemplos de inteligencia artificial que funcionan muy bien en dominios específicos. Por ejemplo, la misión Deep Space 1 de la NASA demostró Remote Agent. Remote Agent era un sistema de software que podía planificar (por ejemplo, qué secuencias de acciones se requieren para realizar una tarea), así como diagnosticar fallas dentro de la nave espacial (por ejemplo, ¿por qué no obtuve una respuesta después de transmitir mis datos? ). Para esto, Remote Agent tiene un modelo del hardware subyacente y mantiene "conocimiento" del mismo, como lecturas de sensores y comandos de actuación. Funciona bien, sin embargo, el sistema es limitado. El modelo matemático subyacente es un POMDP, que puede resolverse para una acción óptima dado el estado del sistema (incluso dado que parte de este estado no se conoce). Pero resolver un POMDP se vuelve intratable para sistemas grandes/complejos. Entonces no escala bien.
Hacer inferencias a partir de mediciones científicas que dirijan acciones futuras cae en el dominio intratable. De hecho, diría que se está acercando mucho al objetivo de construir una IA de propósito general.
Entonces, para la primera parte de su pregunta: estos problemas tienen soluciones demostrables. No es fácil, pero con suficientes recursos y esfuerzo son posibles robots que puedan navegar de forma autónoma.
Para la segunda parte: a menos que el dominio pueda ser muy restringido, estos problemas son generalmente intratables. Sin embargo, las soluciones aproximadas que probablemente sean "suficientemente buenas" pueden ser viables.