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Un software determina la mejor ruta en misiones interplanetarias

Es más rápido que los existentes y se basa en la ley de la evolución genética


Ingenieros informáticos de la Universidad de Missouri han presentado un nuevo software que es capaz de determinar la mejor ruta que una nave espacial debe seguir en misiones interplanetarias. La nueva herramienta, según sus creadores, tarda menos tiempo que las actuales en hacer estos cálculos y no requiere de mucha experiencia para usarla. El software es capaz de encontrar la mejor ruta reduciendo todas las posibilidades aleatorias usando métodos basados en la evolución genética. La Agencia Espacial Europea (ESA) ya ha mostrado su interés por este software. Por Raúl Morales.




El viaje de Cassini hacia Saturno. Foto: NASA
El viaje de Cassini hacia Saturno. Foto: NASA
Enviar naves espaciales no tripuladas más allá de los límites del sistema solar requiere una planificación costosa, extensa y detallada. Uno de los mayores problemas a los que los ingenieros se enfrentan, sobre todo en misiones muy lejanas en el tiempo y en el espacio, es determinar cuál es la ruta más adecuada que una nave debe seguir para llegar a su destino de la mejor manera posible.

Ingenieros informáticos de la Universidad de Missouri han puesto su granito de arena para facilitar estos viajes. Han creado un sofisticado algoritmo, implementado como software, que determina la ruta más eficiente para una nave en su trayecto de un punto A a otro punto B sin importar en absoluto los mundos o los años que duren ese viaje.

El software, que ha sido presentado en Journal of Spacecraft and Rockets, se basa en la misma ley que prima en la genética: sobrevive sólo el más fuerte. Para ello usan combinaciones aleatorias de posibles rutas para determinar la mejor vía interplanetaria.

Los softwares existentes para hacer este mismo trabajo, según sus creadores, necesitan más tiempo y una mayor experiencia por parte del usuario para dar con la ruta perfecta. Además, este nuevo algoritmo ajusta el camino basándose también en cómo el usuario defina las necesidades de la misión.

“Nuestro software es capaz de encontrar la mejor ruta reduciendo las posibilidades usando métodos basados en la evolución genética”, comenta Craig Kluever, que es profesor de mecánica e ingeniería aeroespacial de la citada universidad, en un comunicado de la Universidad.

Cassini

Para testar y validar el algoritmo, Kluever y Aarón D. Olds, un estudiante que ha colaborado en este proyecto, se centraron en la Misión Cassini.

Cassini-Huygens es un proyecto conjunto de la NASA, la ESA y la ASI. Se trata de una misión espacial no tripulada cuyo objetivo es estudiar el planeta Saturno. Esta nave espacial consta de dos elementos principales: la nave Cassini y la sonda Huygens. El lanzamiento tuvo lugar el 15 de octubre de 1997 y entró en la órbita el 1 de julio de 2004. El 25 de diciembre de 2004 la sonda se separó de la nave, alcanzando la mayor luna de Saturno, Titán, el 14 de enero de 2005, momento en el que descendió a la superficie del planeta para la recogida de información científica.

Como explica Kluever, este proyecto de exploración es uno de los más complejos de la historia espacial. Durante los siete años que duró el viaje entre nuestro planeta y Saturno, la nave pasó por Venus, la Tierra y Júpiter. De hecho, voló junto a Venus en dos ocasiones. Cassini tuvo que hacer un viaje tan complicado porque necesitaba tomar la energía de la gravedad de los planetas por lo que pasaba para aumentar, de esa manera, su velocidad.

La trayectoria generada por el algoritmo de Kluever y Olds coincide con la que crearon los científicos del Jet Propulsión Laboratory (JPL), que fueron quienes diseñaron la ruta de Cassini.

Está claro que los científicos del JPL hicieron muy bien su trabajo. Sin embargo, la gran diferencia es que Kluever y su equipo fueron capaces de hacer el mismo trabajo que a ellos les llevó días en unas cuantas horas gracias a esta nueva herramienta de mapeado interplanetario.

“Nuestro software pude encontrar la ruta más corta o la que menos combustible requiere para llegar a otro planeta; o bien encuentra el camino que maximiza la masa de la nave”, puntualiza Kluever.

Camino a Marte

Para sus creadores, herramientas como esta hace nque una misión a Marte sea un poco más sencilla. “Si nos fijamos en la trayectoria (hacia Marte), ésta no requiere giros, vueltas o asistencia de gravedad” dice Kluever. “Es un disparo directo”.

Bajo su punto de vista, es necesario contar con softwares complejos cuando las misiones son ambiciosas, como mandar una sonda a un cometa, a un asteroide, a una de las lunas de Saturno o más lejos. “Estamos hablando de misiones en las que una nave no tripulada pasa por Venus para tomar su energía gravitatoria para después volar hacia Júpiter par hacer la misma operación. Estos objetivos requieren trucos orbitales. El timing de estas maniobras para encontrar la mejor solución posible siempre es difícil”.

Cada tres años se lanza una misión complicada como fue la de Cassini. La finalidad sigue siendo la misma: aprender más sobre el origen del universo. El algoritmo creado por la Universidad de Missouri va a tener mucho que decir en estas misiones a partir de ahora. La agencia que más interés ha mostrado (de hecho lo ha adoptado) por él es la ESA y es previsible que la NASA también termine por utilizarlo.

“Cuando la NASA empiece a planificar futuras misiones con robots, necesitará, sin duda, un software como este para resolver este tipo de problemas. Esto depende en gran medida de lo que la NASA vaya a hacer con las misiones tripuladas en los próximos 10 ó 15 años”, concluye Kluever.


Raúl Morales
Viernes, 7 de Diciembre 2007
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