Geomática

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Apuntes desde la NASA

IXV: Un hito en la historia de los vuelos espaciales

El pasado 11 de febrero, la Agencia Espacial Europea (ESA) voló su Vehículo eXperimental Intermedio, o IXV (Intermediate eXperimental Vehicle), para demostrar tecnologías europeas de reentrada en la atmósfera y avanzar en su desarrollo hacia posibles conceptos operativos en el futuro.

El IXV, lanzado por el cohete Vega, alcanzó una altitud de 412 km en un vuelo suborbital (un vuelo de ascenso y descenso, por el que no se llega a poner al vehículo en órbita alrededor de la Tierra) y efectuó una reentrada en la atmósfera a unos 7,5 km/s (27.000 km/h), simulando las condiciones de entrada desde una órbita baja, para acabar amerizando en el Pacífico apenas algo más de una hora y media después de haber sido lanzado.

  1. de las clases de naves de reentrada, los ingenieros catalogamos al IXV como un 'cuerpo sustentador'. La sustentación es la fuerza que generan las alas de los aviones a su paso a través del aire, y es la fuerza que permite volar a los aviones ya que contrarresta su peso. El fuselaje de un avión también genera una pequeña sustentación, pero lo hace en muchísima menor medida que las alas ya que su forma tiene que atender a otras prioridades de diseño como es el poder albergar pasajeros y carga; pero es en este sentido que el IXV es un 'cuerpo sustentador', ya que, estando desprovisto de alas, su propio cuerpo genera sustentación.

Vehículo eXperimental Intermedio de la ESA

En realidad, la catalogación del IXV como un cuerpo sustentador puede no ser muy apropiada si se analiza desde un entorno exterior al de los ingenieros que diseñamos reentradas ya que las naves de reentrada de tipo 'cápsula', como Apolo o Soyuz, por ejemplo, también pueden generar sustentación. Sin embargo, no lo hacen en la misma medida y la denominación de 'cuerpo sustentador' nos sirve a los ingenieros para catalogar este tipo de naves y sus prestaciones, las cuales situamos a medio camino entre las de las cápsulas y las de los llamados 'cuerpos sustentadores alados', como son el Transbordador Espacial o el X-37.

La razón por la que el IXV constituye un vehículo 'intermedio' entre estas clases de naves viene dado en virtud de un parámetro aerodinámico muy importante que se utiliza en el diseño de naves espaciales de reentrada y, en realidad, de todo tipo de aeronaves. Este parámetro resulta de dividir la fuerza de sustentación que genera una aeronave entre la fuerza de resistencia aerodinámica que experimenta a su paso por la atmósfera, y lo denotamos como L/D.

De izquierda a derecha: Transbordador Espacial (cuerpo sustentador alado), IXV (cuerpo sustentador), y Apolo (cápsula). Los tamaños no están a escala.

Un avión, o una nave de reentrada, genera sustentación pero también ofrece una resistencia a su paso a través del aire, al igual que ofrece una resistencia nuestra mano cuando la sacamos por la ventanilla de un coche en marcha. Esta es la misma fuerza que hace frenar a una nave cuando efectúa una reentrada en la atmósfera. Los ingenieros nos referimos a la fuerza de resistencia aerodinámica con el símbolo 'D', y nos referimos a la fuerza de sustentación aerodinámica con el símbolo 'L', de forma que el cociente de las dos es el L/D.

El valor del L/D tiene importantes implicaciones en el diseño y en la capacidad operativa de una nave espacial durante la reentrada atmosférica. A mayor L/D, mayor puede ser la distancia volada dentro de la atmósfera tanto longitudinal como lateralmente (hacia adelante y hacia los lados), mayor es la maniobrabilidad y la capacidad de modificación que la nave puede imprimir en su trayectoria, menores pueden ser los valores de desaceleración que podría sentir una tripulación en su interior, y menores son las temperaturas a las que se expone la nave aunque, al ser típicamente vuelos de mayor duración, las naves con mayor L/D estarán expuestas a esas temperaturas durante más tiempo, lo que también tiene implicaciones en su diseño.

El L/D de las cápsulas viene a ser bajo; las cápsulas Apolo, por ejemplo, tenían un L/D aproximadamente igual a 0,3. Esto quiere decir que la sustentación que generaban era equivalente al 30% de la resistencia aerodinámica que ofrecían a su paso por la atmósfera. El Transbordador Espacial gozaba de un L/D por encima de 1, bastante más alto que el de las cápsulas; y el IXV es un vehículo 'intermedio' precisamente porque su L/D viene a ser de 0,7, situado más o menos a mitad de camino entre el 0,3 de las cápsulas y el algo más de 1 del Transbordador Espacial.

En principio, se puede pensar que lo ideal sería diseñar todas las naves de reentrada con un L/D alto, pero no todos los elementos del diseño de una nave tienen que ver con su vuelo atmosférico. Su tamaño y su forma están también condicionadas por el tipo de lanzador que la puede llevar al espacio o por el tipo de misión que tiene que realizar, por ejemplo; además, controlar una nave alada en la atmósfera como el Transbordador Espacial es mucho más complejo que controlar una cápsula, etc. Por otra parte, las características aerodinámicas de una nave, incluido su L/D, varían también con la velocidad, la cual va disminuyendo a medida que la nave se frena dentro de la atmósfera (los valores de L/D dados en el párrafo anterior están referidos a velocidades muy altas). En este sentido, además, las propiedades aerodinámicas cambian de forma significativa al atravesar la velocidad del sonido (o Mach 1, equivalente a unos 340 m/s, o 1.225 km/h), cuando se pasa de velocidades supersónicas a subsónicas. Esto último entraña una complejidad significativa de diseño si se deseara que la nave fuera guiada, controlable y estable durante todo el vuelo hasta su aterrizaje. El IXV evitó esta complejidad en el régimen subsónico al desplegar el paracaídas a Mach 1,5, algo por encima de la velocidad del sonido, poniendo así fin a la fase guiada y controlada del vuelo, para iniciar desde ahí un descenso no controlado de unos 25 km hasta el mar.

A pesar de que los resultados del vuelo del IXV se harán públicos en unas semanas, todo apunta a que la misión fue un rotundo éxito, algo por lo que creo que todos los europeos debemos estar contentos. Además, como nota curiosa, el éxito del IXV también marca un hito en la historia de los vuelos espaciales ya que con el IXV se voló por primera vez con éxito una reentrada de esta clase de cuerpo sustentador desde el espacio.

 

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Jueves 26 de Febrero del 2015

El 'cerebro' artificial de Google que domina los videojuegos

Los videojuegos han dejado de ser un dominio exclusivamente humano. La inteligencia artificial (IA), que cada día parece estar más cerca de crear una verdadera máquina pensante, acaba de irrumpir también en este escenario. Pero, que no cunda el pánico, no tendrán que enfrentarse ustedes a un humanoide como el de la película Yo, Robot, ni a un Terminator. La IA de Google DeepMind es puro software, un programa de aprendizaje 'neurobiológico' basado en el hipocampo del cerebro, una red neuronal que, según psicólogos y neurocientíficos, nos permite a los humanos recordar acontecimientos experimentados, así como orientarnos en el espacio.

Este agente artificial llamado deep Q-network (DQN), que más bien es un algoritmo matemático, ha sido desarrollado combinando dichos mecanismos biológicos con técnicas de aprendizaje automático por refuerzo, algo novedoso que para muchos podría ser un hito en inteligencia artificial. Las pruebas de esta IA, publicadas este miércoles en la revista Nature, se desarrollaron utilizando 49 juegos clásicos diferentes de la compañía Atari, como Space Invaders o Breakout, habituales de las máquinas recreativas. "El agente interactúa con el entorno, seleccionando las acciones que maximizan alguna noción de recompensa, que en este caso sería alcanzar la más alta puntuación", explican sus creadores.

Para un gamer habituado a los juegos vintage puede parecer fácil elaborar estrategias, pero eso es porque los humanos ya estamos familiarizados con los movimientos de la máquina, pues ya los realizamos en la vida real. Sin embargo, un software no lo está. Si usted juega una partida de Breakout puede intuir a dónde va a ir la pelota, la IA no tiene forma de predecirlo. Así, DQN tuvo que aprender de la experiencia a medida que jugaba pues, su información previa se limitaba a los píxeles de la pantalla y a la puntuación para cada juego. Sorprendentemente, "rindió a un nivel comparable al de un probador de videojuegos profesional (y de carne y hueso), logrando más del 75% de la puntuación humana en más de la mitad de los juegos".

Ya existen otros agentes de aprendizaje por refuerzo pero, según los desarrolladores de DeepMind, "el DQN también los superó en 43 juegos". El algoritmo de Google sobresalió en clásicos como el Video Pinball, Boxeo, Robotank, Enduro, etc. En general, a esta IA se le dan bien los juegos de disparos en desplazamiento lateral y la conducción en 3D, lo que, según los desarrolladores, "viene a demostrar que una única arquitectura puede aprender con éxito estrategias óptimas en una variedad de ambientes". De hecho, en este tipo de juegos superó el nivel humano. "Se salió", manifestaron los creadores. "En algunas partidas incluso desarrolló estrategias sorprendentemente perspicaces que le permitieron alcanzar la máxima puntuación", concluyen.

Para probar la habilidad de dos jugadores, nada mejor que un torneo. DeepMind necesitaba comparar su algoritmo con el rendimiento humano, así que su medida fue un probador de videojuegos profesional, habituado a crear estrategias que le permitan una alta puntuación. Según cuenta el equipo de desarrolladores, "la prueba del jugador humano fue llevada a cabo bajo condiciones similares a las que diseñamos para el agente DQN. Sin embargo, está claro que los humanos y los agentes artificiales no procesan la información de la misma manera. Cada uno tiene sus fortalezas y debilidades que vienen dadas por su desempeño de las tareas, lo que nos hace difícil una comparación perfecta en todos los factores potenciales".

Los buenos resultados de DQN no habrían sido posibles sin la arquitectura de redes neuronales profundas inspirada en el cerebro humano. Así, los creadores del algoritmo trataron de demostrar la importancia de la "experiencia replay", es decir, repeticiones. "Evaluamos el funcionamiento de DQN sin esta experiencia en 5 juegos y los resultados mostraron que las puntuaciones bajaron drásticamente, concretamente un 30%", concluyen los desarrolladores.

El trabajo de Google DeepMind, según el equipo, ofrece la primera demostración de que un agente de aprendizaje como DQN puede ser entrenado de principio a fin para manejar una gran variedad de tareas difíciles, teniendo como únicas directrices el número de píxeles para después transformar esa información en acciones que puede ejecutar en tiempo real. "Puede ser útil para dar sentido a datos complejos a gran escala, dando lugar a descubrimientos emocionantes en campos como la climatología, la física, la medicina o la genómica. Incluso podría ayudar a los científicos a entender mejor el proceso por el cual los seres humanos aprenden", aventuran los desarrolladores. "Después de todo, ya lo dijo Richard Feynman: 'lo que no puedo crear, no lo entiendo'".


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Jueves 26 de Febrero del 2015

Inteligencia artificial: ¿esperanza o amenaza?

Ava acaricia una máscara humana buscando respuestas. Ava reviste sus brazos, sus piernas y sus glúteos mecánicos con una segunda piel que le hace parecerse a nosotros. Ava es un prodigioso robot con conciencia que ha sido capaz de seducir a un extraño y que ahora se deja llevar por un impulso vital: escapar. Por méritos propios y ajenos, Ava se ha ganado a pulso un lugar en el olimpo de los seres de inteligencia artificial creados por el cine, junto al Hal de 2001 o a los replicantes de Blade Runner. La fascinante mujer-robot de Ex Machina, interpretada por Alicia Vikander, deja en el aire una serie de inquietantes preguntas que seguirán resonando en nuestro cerebro humano al cabo de los días.

¿La Inteligencia Artificial (AI) es una esperanza o una amenaza? ¿Cuánto falta exactamente para la llegada de ese momento bautizado como la singularidad? ¿Y qué ocurrirá cuando las máquinas conscientes sean más inteligentes que los hombres? ¿Quién nos protegerá de ellas? ¿Cómo se protegerán ellas de nosotros?

«No he intentado hacer una película paranoica al estilo Terminator», se defiende el director Alex Garland, que dio la campanada a los 26 años con la novela La Playa y cayó en las garras del cine cuando Danny Boyle la llevó a la pantalla grande. Ni si siquiera es un filme anti-Inteligencia Artificial, más bien lo contrario».

El estreno de la película, que llega el viernes a los cines españoles, ha coincidido con el llamamiento mundial de algunas de las mentes más lúcidas del planeta -entre ellas, la del físico Stephen Hawking y la del emprendedor Elon Musk- advirtiendo sobre los riesgos de la Inteligencia Artificial. La carta, firmada por decenas de científicos y auspiciada por el Future of Life Institute, sostiene que la tecnología se está acercando a una peligrosa encrucijada que nos puede hacer «prosperar como nunca antes o llevarnos de cabeza a «la autodestrucción».

«El desarrollo completo de la inteligencia artificial podría significar el fin de la especie humana», advirtió Hawking hace apenas tres meses, en el momento de estrenar su nueva silla inteligente. Elon Musk, el fundador de Tesla y SpaceX, ha ido aún más allá y asegura que el desarrollo incontrolado de la AI sería más o menos como «invocar al diablo».

Otro de los destacados firmante del manifiesto es el filósofo sueco Nick Bostrom, autor del ensayo Superinteligencia: «El hombre es la mayor amenaza para el hombre. Estamos ante el mayor proceso transformativo de la humanidad, el que tal vez nos abra las puertas al poshumanismo. Pero las mismas tecnologías que nos van a posibilitar ese salto entrañan también grandes riesgos. En cierto modo, somos como bebés jugando con explosivos».

Murray Shanahan, experto en robótica y asesor del guión de 'Ex machina'.

«Mi posición sobre el tema es muy simple: no veo nada de problemático en el hecho de crear una máquina consciente», se defiende el director de Ex Machina Alex Garland. «Y no veo la razón por la que deberíamos oponernos a su existencia. Muchas de las películas se aproximan al tema desde una posición de miedo; yo he decidido hacerlo desde una actitud de admiración y esperanza».

Para hacer más creíble su película, ubicada en un futuro que parece inminente, Garland se ha rodeado de un equipo científico de primera, con el profesor de Robótica Cognitiva Murray Shanahan (del Imperial College) y con el experto en genética y reconocido divulgador Adam Rutherford en primera fila.

«Comparto las preocupaciones de algunos científicos, pero los medios se han dejado llevar por el sensacionalismo», asegura Shanahan. «Lo que frecuentemente se deja de lado es la cuestión fundamental del tiempo y las incertidumbres que siguen habiendo en el camino. No estamos a punto de conseguir un nivel de inteligencia artificial como el que vemos en las películas de ciencia ficción, incluida ésta. Nuestros robots son aún muy primitivos comparados con Ava. Estamos probablemente aún a varias décadas de distancia».

«Es fácil caer en el alarmismo», reconoce, sin embargo, Shanahan. «Aunque creo que sí ha llegado el momento de abrir el debate sobre los riesgos de esta tecnología, y de formularnos preguntas como: ¿queremos que sean los gobiernos quienes controlen estas criaturas o lo dejamos en manos de compañías privadas? Yo en el fondo soy optimista y creo que seremos capaces de desarrollar una tecnología amigable que mejorará nuestras vidas. Tenemos mucho tiempo por delante para abordar la cuestión de la seguridad».

En Ex Machina, el futuro parece, sin embargo, sospechosamente cercano. Una compañía todopoderosa, BlueBlook, ha suplantado a Google como el Gran Hermano de las búsquedas en Internet. Y su artífice es un geek multimillonario llamado Nathan (Oscar Isaac), que vive recluido en un paraje remoto y nórdico, a la busca del santo grial de la Inteligencia Artificial. «Uno de los elementos más reales es el papel que los gigantes de Internet pueden tener en el control del futuro de la inteligencia artificial», advierte el científico Adam Rutherford.

«Debemos permanecer vigilantes a lo que está ocurriendo con la inteligencia artificial y sobre todo vigilar de dónde viene el dinero y cuáles son las motivaciones», declara Rutherford. «Al fin y al cabo, lo que están haciendo ahora Google y Facebook es cosechar datos, y no sabemos aún a dónde nos llevará todo esto». En cualquier caso, este experto comparte el optimismo sobre el futuro de la AI y recalca que una de las virtudes de Ex Machina es precisamente darle la vuelta a la cuestión moral: «Hasta ahora nos hemos preguntado cómo nos protegemos de las máquinas, como en la famosas leyes de Asimov. Pero también es necesario plantearse cómo proteger de la humanidad a esas máquinas conscientes que podemos crear. Creo que ningún científico se prestaría a crear robots inteligentes y sensibles que estuvieran predestinados a ser simplemente nuestros esclavos».

¿Cuánto tiempo nos queda, pues, para admirar o temer a una máquina de la precisión, la belleza y la inteligencia de Ava? Alex Garland no pone la mano en el fuego, pero predice que sus hijos llegarán a ver algo parecido: «Nos estamos aproximando al momento en que las máquinas nos puedan decir: 'No me apagues'. Con el tiempo tendrán la capacidad de querer por sí mismas, de tener sentimientos».


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Jueves 26 de Febrero del 2015

Explorar Marte desde la oficina

Un científico, con gafas de realidad virtual, camina por el escenario en 3D recreado a partir de las imágenes captadas por el vehículo robótico 'Curiosity'. Imagen:JPL de la NASA | Vídeo: KAREN BUJES

No será lo mismo que estar en Marte, pero quizás sea una de las experiencias más parecidas que puedan tener los científicos de la NASA hasta que se lleve a cabo una misión tripulada al Planeta Rojo, un proyecto que probablemente no se hará realidad antes de la década de los 30. Se trata de un sistema de realidad virtual que permitirá a los investigadores que analizan las imágenes recabadas por el vehículo robótico Curiosity hacerse una idea más realista de cómo es Marte e investigar con más detalle las características de su superficie.

El sistema para explorar en tres dimensiones este árido planeta se denomina OnSight y ha sido desarrollado por la empresa Microsoft. La adaptación para su uso en el sector espacial está siendo llevada a cabo en colaboración con ingenieros y científicos de la NASA, que empezarán a probar esta tecnología a lo largo de este año.

«Los científicos se ponen las Microsoft HoloLens [unas gafas de realidad virtual] y lanzan la aplicación OnSight. Se verán rodeados entonces por el paisaje marciano, de modo que el suelo de su oficina parecerá la superficie del Planeta Rojo y la escena parecerá extenderse más allá de las paredes de su despacho. Podrán ver también en la misma escena un modelo del vehículo Curiosity. Los investigadores serán capaces de observar la escena desde cualquier perspectiva que elijan caminando por la oficina o usando las opciones del menú para trasladar esa habitación a cualquier otra localización de Marte», relata a EL MUNDO Jeff Norris, el científico de la NASA que lidera el proyecto OnSight en el Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la agencia espacial de EEUU.

Asimismo, explica que el usuario puede indicar al sistema en qué lugar del despacho está su mesa y su ordenador para que el programa lo recuerde y no proyecte imágenes sobre esa zona. Esto le permitirá utilizar también su ordenador mientras lleva las gafas puestas y usa este programa de exploración virtual.

Según detalla Jeff Norris, OnSight usará las imágenes recabadas por Curiosity desde el principio de su misión, es decir, desde que llegó a Marte en agosto de 2012.

El sistema usa la computación holográfica, que combina las imágenes reales tomadas por el vehículo con otras generadas por ordenador, de modo que el resultado es un híbrido entre lo real y lo virtual.

El sistema de realidad virtual 'OnSight'

Gracias al trabajo de vehículos como Curiosity, Opportunity y el ya jubilado Spirit, los científicos han podido comprobar cómo es Marte e incluso estudiar su superficie y la composición de su atmósfera a través de los análisis que realizan con los instrumentos que llevan a bordo. Sin embargo, hasta ahora, sólo disponían de las imágenes enviadas por los vehículos robóticos, que examinaban desde el ordenador y carecen del sentido de la profundidad que la visión utiliza para comprender las relaciones espaciales.

Con el nuevo sistema, los investigadores de la misión de Curiosity estarán rodeados de las imágenes del Planeta Rojo, simularán que caminan por su superficie y podrán, por ejemplo, observar características de su geología con la misma perspectiva que si estuvieran allí o agacharse para examinar rocas.

«Actualmente estamos probando OnSight con científicos de la misión MSL para evaluar nuestros progresos y determinar qué nos falta por hacer antes de comenzar a usar este sistema como soporte al trabajo de Curiosity. Nuestro plan es comenzar las pruebas operaciones a lo largo del verano», añade Norris.

«OnSight nos dará la capacidad de explorar Marte y caminar por este planeta desde los despachos. Cambia nuestra percepción de Marte y cómo vemos el entorno alrededor del rover», ha declarado Dave Lavery, investigador de la misión Mars Science Laboratory (MSL) de la NASA. «Planeamos usarlo tanto en nuestras misiones actuales en Marte como las que haremos en el futuro. El rover cuyo lanzamiento está previsto en 2020 [Mars 2020] llevará incorporadas cámaras que mejorarán la calidad de las imágenes del paisaje marciano ofrecidas por OnSight», afirma Norris.

Por lo que respecta a la posibilidad de utilizar imágenes grabadas por Opportunity, el otro rover de la NASA que sigue activo en Marte, Jeff Norris señala que «aunque sería posible hacerlo, todavía no hay planes concretos para utilizarlas».

Otra de las ventajas que destaca la NASA es que este programa de realidad virtual permitirá que científicos que se encuentren en distintos lugares puedan encontrarse en este entorno virtual marciano en tres dimensiones, planeando nuevas actividades para el rover.

Recreación del helicóptero robótico que guiará a los vehículos marcianos.

UN HELICÓPTERO PARA GUIAR AL 'ROVER'

Los vehículos robóticos como 'Curiosity' son los ojos y las piernas de los científicos que están en la Tierra, pero pese a que cada vez son más sofisticados, su capacidad de maniobra sigue siendo limitada. Para agilizar su tarea y aprovechar al máximo su capacidad, los ingenieros del JPL de la NASA están desarrollando una especie de helicóptero robótico cuya misión consistirá en guiar a los 'rovers'. Según detalla la agencia espacial de EEUU, ayudará a los científicos que seleccionarán los lugares más interesantes que debe visitar el 'rover' y le indicará la mejor ruta para llegar a ellos. Los investigadores también podrán usar las imágenes que recabe el propio helicóptero para buscar formaciones o lugares de la superficie marciana que deseen que el vehículo investigue con detalle. Con las indicaciones de este pequeño robot, de un kilogramo de peso y 1,1 metros de longitud, un rover podría triplicar la distancia que recorre en un día marciano. De momento han desarrollado un prototipo cuyas prestaciones tendrán que mejor antes antes de mandarlo a Marte.


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Lunes 16 de Febrero del 2015

Fue elaborado el primer mapa de las capas de hielo de Groenlandia

El Mapa trae la visión tridimensional de la estructura y de la edad de la capa de hielo de GroenlandiaNASA Groelandia1 300x169 Fue elaborado el primer mapa de las capas de hielo de Groenlandia

Los científicos elaboraron el primer mapa de las capas que componen el manto de hielo de Groenlandia. El modelo 3D fue elaborado a partir de los datos obtenidos por el radar de penetración colectados por la Operación IceBridge, de la NASA, y por levantamientos aéreos realizados anteriormente.
Con este mapa, los científicos poderán determinar la edad de grandes áreas de hielo de Groenlandia – considerada la segunda mayor masa de hielo de la Tierra, la que viene derritiéndose durante las últimas dos décadas. Al poder estudiar las capas de los diferentes períodos climáticos, los científicos podrán entender cómo podrán responder al clima en el futuro.

Para obtener más información sobre la Operación IceBridge, visite la página de IceBridge y vea el siguiente video:

Fonte: Nasa


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Lunes 16 de Febrero del 2015

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