Hoy quería poneros al tanto sobre un proyecto de machine learning que estamos llevando a cabo con la Agencia Espacial Europea. Va sobre antenas e inteligencia artificial.
Utilizamos antenas de espacio profundo para comunicarnos con satélites que estén en el «espacio profundo», por ejemplo, en Mercurio, Venus, Marte, etc. En la foto se puede apreciar la estación de Marlargüe. Tiene 35 metros de diámetro y para poner el tamaño en perspectiva, puedes fijarte que abajo a la izquierda hay una persona.
Al estar estos satélites tan lejos y ser la señal de radio tan débil, además de necesitar antenas de gran tamaño, necesitamos que el apuntamiento de estas antenas sea muy preciso, en el orden de miligrados. Cuando el viento es muy fuerte, el apuntamiento tiene errores. Es decir, apunta a donde no debería, aunque sea un error muy pequeño. Estos errores pueden causar que se interrumpa el enlace y se pierdan datos.
Hemos comenzado un proyecto donde usamos machine learning para predecir el error de apuntamiento de antenas de espacio profundo. Los primeros de resultados de nuestro prototipo, con un horizonte de predicción de 500ms, son excelentes. Las predicciones hechas por la IA servirán para compensar en gran medida los errores de apuntamiento. En la práctica, esto significa que aumentará la cantidad de datos que obtengamos de los satélites científicos debido al incremento de disponibilidad del enlace.
Estoy realizando este proyecto junto con Peter Droll en el marco de la primera copa de innovación en operaciones espaciales (1st OPS Innovation Cup) en la Agencia Espacial Europea.
Me parece muy interesante que para el desarrollo de este tipo de proyectos se aplique IA para poder tener valores y resultados más exactos, para que en cada simulación y prototipo se acerque a lo esperado además machine learning ayuda en gran medida para generar mayor precisión en datos y reconocer los errores.