Un hito en la autonomía espacial: IA controla satélites en órbita

Un equipo de investigación de la Universidad de Würzburg ha logrado un hito en el desarrollo de sistemas espaciales autónomos al probar con éxito un controlador de actitud basado en inteligencia artificial (IA) en un satélite en órbita. Este experimento se realizó a bordo del nanosatélite InnoCube, marcando la primera vez que se lleva a cabo una prueba de este tipo en el espacio.

Durante el paso del satélite entre las 11:40 y las 11:49 a.m. CET del 30 de octubre de 2025, el agente de IA desarrollado en la universidad realizó una maniobra completa de actitud, controlada completamente por inteligencia artificial. Utilizando ruedas de reacción, la IA llevó al satélite desde su actitud inicial a una actitud objetivo especificada. En pruebas posteriores, también logró controlar el satélite de manera segura hacia la actitud deseada.

El equipo de investigación LeLaR, compuesto por Dr. Kirill Djebko, Tom Baumann, Erik Dilger, Profesor Frank Puppe y Profesor Sergio Montenegro, ha dado así un paso decisivo hacia la autonomía espacial.

El Proyecto LeLaR

El proyecto In-Orbit Demonstrator for Learning Attitude Control (LeLaR) tiene como objetivo desarrollar la próxima generación de sistemas de control de actitud autónomos. Su enfoque central fue el diseño, entrenamiento y prueba en órbita de un controlador de actitud basado en IA a bordo del nanosatélite InnoCube.

Los controladores de actitud estabilizan los satélites en órbita y evitan que giren descontroladamente. También se utilizan para orientar la nave espacial en una dirección deseada, como alinear cámaras, sensores o antenas con un objetivo específico.

Lo que hace especial este trabajo es que el controlador de Würzburg no fue construido utilizando algoritmos fijos tradicionales. En su lugar, los investigadores aplicaron un enfoque de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), una rama del aprendizaje automático en la que una red neuronal aprende de manera autónoma la estrategia de control óptima en un entorno simulado.

Rápido y adaptativo

La principal ventaja del enfoque DRL radica en su velocidad y flexibilidad en comparación con el desarrollo de controladores clásicos. Los controladores de actitud tradicionales a menudo requieren un ajuste manual prolongado de parámetros por parte de ingenieros, lo que puede llevar meses o incluso años.

El método DRL automatiza este proceso y ofrece la posibilidad de crear controladores que se adapten automáticamente a las diferencias entre las condiciones esperadas y reales, eliminando la necesidad de recalibraciones manuales que consumen tiempo.

Superando la brecha Sim2Real

Antes de su implementación, el controlador de IA fue entrenado en la Tierra en una simulación de alta fidelidad y luego cargado en el modelo de vuelo del satélite en órbita. Uno de los mayores desafíos fue superar la llamada brecha Sim2Real, asegurando que un controlador entrenado en simulación también funcione en el satélite real en el espacio.

"Un éxito verdaderamente decisivo", enfatizó Djebko de la JMU. "Hemos logrado la primera prueba práctica en el mundo de que un controlador de actitud de satélite entrenado utilizando aprendizaje por refuerzo profundo puede operar con éxito en órbita", agregó.

Baumann explicó: "Esta prueba exitosa marca un gran avance en el desarrollo de futuros sistemas de control de satélites. Muestra que la IA puede no solo funcionar en simulaciones, sino también ejecutar maniobras autónomas precisas en condiciones reales."

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