Aeroespacial
Robots de cuatro patas se preparan para la exploración autónoma de Marte.
Algún día, la exploración espacial podría utilizar astronautas que vivan permanentemente fuera de la Tierra, como lo ha previsto Las misiones Artemis para la Lunao por Elon Musk para Marte.
Aun así, incluso con presencia humana, gran parte del trabajo necesario en el espacio lo realizarán robots, aunque solo sea porque son mucho más fáciles de reemplazar que los astronautas humanos y mucho menos vulnerables al aire tóxico o al vacío, la radiación, las temperaturas extremas, etc.
Lo ideal sería que la mayoría de los exploradores y robots pudieran realizar por sí solos tareas sencillas, y que los humanos en la Tierra o en el lugar sólo participaran para ayudarlos a resolver problemas específicos o determinar sus misiones diarias.
A medida que la IA avanza rápidamente, incluyendo IA física, un concepto ahora defendido por el líder en IA NVIDIAEsta visión de ciencia ficción podría ser ya una realidad.
Para misiones aún más distantes, como las que se realizan en las lunas de Júpiter, el retraso en las comunicaciones, de hasta una hora de duración, dificulta aún más cualquier control directo, lo que hace que cualquier decisión autónoma de las sondas sea especialmente valiosa.
Los vehículos exploradores están diseñados para ser eficientes energéticamente y seguros, y para desplazarse lentamente por terrenos peligrosos. Por ello, la exploración suele limitarse a una pequeña parte del lugar de aterrizaje, ya que los vehículos suelen recorrer unos pocos cientos de metros al día, lo que dificulta la recopilación de datos geológicamente diversos.
Otro paso importante será dotar a los robots de exploración espacial de mayor libertad de movimiento. Al fin y al cabo, las ruedas y las orugas pueden ser más fiables, pero no es que les esperen carreteras en la Luna y Marte.
En consecuencia, la mayoría de las misiones de exploración robótica hasta la fecha se han centrado en regiones relativamente planas y de fácil navegación. Sin embargo, estas áreas podrían no ser las más útiles para la futura colonización espacial.
Por ejemplo, los tubos de lava podrían ser refugios prefabricados perfectos para futuros astronautas, pero nunca hemos explorado uno adecuadamente. Aunque se está planificando la exploración de tubos de lava mediante inteligencia artificial.Y lo más probable es que la mayoría de los recursos se encuentren en cráteres profundos (agua) o en regiones montañosas (metales y otros depósitos minerales).
En la Luna, muchos recursos clave se encuentran en terrenos de difícil acceso, como depósitos piroclásticos ricos en volátiles y titanio, basaltos KREEP con elementos de tierras raras y hielo de agua en regiones permanentemente sombreadas cerca del Polo Sur. En Marte, también se han identificado afloramientos de hielo de agua y regolito rico en metales en regiones de altas latitudes y tierras altas, a menudo en pendientes inestables o entornos geológicos fracturados.
Por lo tanto, se necesitan robots más avanzados, siendo los "perros robot" cuadrúpedos una opción probable, ya que este diseño se está volviendo cada vez más popular también en la Tierra.
Esta posibilidad está siendo probada por investigadores suizos en la ETH Zúrich, la Universidad de Zúrich, el Instituto de Exploración Espacial de Neuchâtel, la Universidad de Basilea y la Universidad de Berna.
Utilizaron un robot cuadrúpedo, probaron si podía realizar exploración semiautónoma y recolección de muestras en un entorno espacial reconstruido, y publicaron sus hallazgos en Frontiers In Space Technologies.1, bajo el título "Exploración semiautónoma de análogos marcianos y lunares con un robot con patas que utiliza un brazo robótico equipado con espectroscopia Raman e imágenes microscópicas..
Recreando Marte en la Tierra
Los investigadores utilizaron las instalaciones de Marslabor En la Universidad de Basilea, se simulan las condiciones de la superficie planetaria utilizando rocas análogas, regolito (polvo planetario) y condiciones de iluminación análogas para recrear un entorno idéntico al de Marte, excepto por la gravedad.
Marslabor cuenta con una sala de 80 m² que incluye una plataforma de pruebas de 40 m² compuesta por materiales análogos a los marcianos. Esto incluye rocas con un gran potencial para la preservación de biofirmas, como el yeso o la roca carbonatada, que serían de gran interés en una exploración marciana real que busque investigar la actividad biológica pasada en el Planeta Rojo.
Además, también se incluyeron tipos de roca indicativos de la presencia de agua corriente en el pasado, como la roca carbonatada siliciclástica y el basalto sulfuroso.
Una parte de la sala recreaba las condiciones lunares, con tipos de rocas que podían ser una fuente útil de óxidos, titanio, aluminio y silicio.
Exploradores de cuatro patas
Robot polivalente con sensores
El robot utilizado en este estudio fue un robot ANYmal fabricado por la empresa suiza. ANYboticsANYmal, especializada en inspecciones industriales en zonas peligrosas, está equipada con un sistema LiDAR VLP-16 Puck LITE de Velodyne, seis sensores estéreo activos RealSense D435 de Intel para el mapeo de elevación y dos cámaras gran angular FLIR Blackfly para proporcionar secuencias de imágenes RGB, para permitir el mapeo y la localización.
El robot estaba equipado con un generador de imágenes microscópico (MICRO) y un Espectrómetro Raman MIRA RTX Fabricados por la empresa suiza Metrohm, estos sensores se instalaron en un brazo robótico desarrollado internamente por la ETH (Eidgenössische Technische Hochschule – Instituto Federal Suizo de Tecnología).
Era controlado remotamente por un operador mediante una interfaz gráfica de usuario (GUI) que mostraba un mapa digital de elevación e imágenes de la cámara a través de las cuales se transmitían comandos y tareas.
El objetivo del generador de imágenes MICRO es capturar imágenes de primer plano de la textura, el grano y el color de las muestras de roca, un conjunto de datos crucial para identificar el tipo de roca y su composición. Incorpora un microscopio USB, un anillo de 48 LED RGB, un sensor de tiempo de vuelo (ToF) y electrónica de control. Un anillo de espuma evita la entrada de luz parásita cuando MICRO está en contacto con el objetivo.
El espectrómetro Raman incorporaba un láser de excitación infrarroja con una longitud de onda de 785 nm y una potencia máxima de 100 mW, con un rango de 400 a 2,300 cm⁻¹ y una resolución de 8 a 10 cm⁻¹. Los datos complementan la observación MICRO al revelar la composición química de las rocas estudiadas.
Investigación con y sin seres humanos
Dos conceptos operativos para el levantamiento científico robótico: uno con control humano clásico y otro con muestreo semiautónomo de múltiples objetivos con mínima intervención humana.
En la pantalla método asistido por humanosEl operador identificó un objetivo en la imagen de la cámara y seleccionó un punto de referencia de navegación en la interfaz gráfica de usuario (GUI). A continuación, pudo revisar inmediatamente los datos recibidos y decidir si se necesitaban mediciones adicionales. El operador también eligió cuántas mediciones Raman se realizarían y determinó su ubicación específica en la roca.
En la pantalla método semiautónomoSe le dieron al robot comandos predefinidos con anticipación, incluyendo locomoción, navegación por puntos de referencia, despliegue de instrumentos y retorno de datos. Una vez cargadas las instrucciones, el robot ejecutó todas las tareas de forma autónoma, desde el movimiento hasta el despliegue del brazo robótico y las mediciones científicas.
Tras completar la secuencia de mediciones en cada objetivo, el robot continuaba su ciclo de ejecución de forma autónoma, desplazándose al siguiente objetivo y guardando los datos después de cada medición. Solo una vez finalizadas las mediciones en todos los objetivos, el robot transmitía los datos recopilados a la estación base.
Los resultados del análisis confirmaron la utilidad de combinar diferentes instrumentos, ya que la combinación de análisis Raman y MICRO aumenta la probabilidad de identificar correctamente una roca determinada.
El método semiautónomo identificó correctamente al menos un tercio de los objetivos por ciclo, logrando una identificación del 100 % en una de cada cuatro misiones análogas. Las misiones con múltiples objetivos tardaron entre 12 y 23 minutos, mientras que una misión guiada por humanos requirió 41 minutos para completar análisis comparables.
Si bien los resultados no fueron perfectos, se pudo realizar un análisis mucho más eficaz por minuto, lo que se tradujo en una mayor eficiencia general. Por lo tanto, esta experiencia confirmó que los robots más autónomos podrían inspeccionar rápidamente grandes áreas de la superficie planetaria.
Además, una vez identificada, una muestra interesante puede ser analizada manualmente por los científicos en una investigación más exhaustiva.
“En lugar de depender únicamente de conjuntos de instrumentos grandes y complejos, las misiones futuras podrían desplegar robots ágiles que escaneen rápidamente el entorno e identifiquen objetivos prometedores para una investigación detallada.”
Mejorando la exploración robótica
Los investigadores también observaron que las herramientas empleadas se desarrollaron teniendo en cuenta el control humano directo. Esto significa que, en ocasiones, el robot semiautónomo no colocaba el brazo correctamente, lo que provocaba imágenes MICRO borrosas o datos Raman con demasiado ruido.
Un sistema mejorado podría repetir la prueba con ligeros ajustes automáticos del brazo en caso de imágenes borrosas o datos de espectrometría deficientes. Otros programas de automatización también podrían ser útiles.
“Para alcanzar un nivel de autonomía aún mayor, los robots podrían detectar objetivos de interés de forma autónoma basándose en su forma, color y textura. En escenarios donde la transmisión de datos es muy lenta (por ejemplo, en el sistema solar exterior), el robot podría entonces tomar mediciones de estos objetivos de forma autónoma.”
Este sistema tampoco aprovechó los avances recientes en IA, que podrían otorgar a los robots una autonomía mucho mayor en el futuro, como comentamos en “Espacio 2.0: El auge de los robots autónomos y la IA“Así pues, protocolos aún más avanzados de detección y escaneo podrían proporcionar mediciones más eficientes y autónomas. A partir de ahí, entrenar un modelo de IA especializado con datos reales de robots en Marte o la Luna podría hacer que las futuras generaciones de sondas sean aún más eficientes.”
IInvertir en robótica espacial
Máquinas intuitivas
(LUNR )
El envío de sondas autónomas a objetos interestelares requerirá una gran experiencia en la construcción de grandes sondas espaciales y en lograr que lleguen intactas al lugar correcto. Hasta ahora, esto ha sido principalmente dominio de instituciones públicas como la NASA, la ESA y universidades asociadas.
Esto está cambiando a medida que nos acercamos al punto en que las empresas privadas podrían comenzar a enviar misiones automatizadas o tripuladas para extraer minerales de asteroides, especialmente de los cercanos a la Tierra. Este tipo de proyecto probablemente será el siguiente paso, o se realizará en paralelo, al regreso de las misiones tripuladas a la Luna, previsto para los próximos años.
Fundada en 2013 en Houston, Texas, Intuitive Machines es, por ahora, una empresa muy “centrada en la Luna”, como lo indica su símbolo bursátil LUNR, y ya ha Ha sido seleccionado para 4 misiones lunares de la NASA.y emplea a más de 400 personas.
Fuente: Máquinas intuitivas
Fue la primera empresa comercial en lograr un alunizaje exitoso y transmitir datos científicos desde la Luna. También realizó el primer encendido del motor LOx/LCH4 (oxígeno líquido, metano líquido) en el espacio. La compañía trabaja en numerosos proyectos que sentarán las bases de una infraestructura lunar para la exploración y el asentamiento.
El primero es el “servicio de transmisión de datos”, con la tecnología en prueba y buscando finalmente terminar con una constelación de transmisión de datos lunares alrededor de la órbita de la Luna.
Fuente: Máquinas intuitivas
La segunda parte es la “Infraestructura como Servicio”. Esta debe incluir servicios de telecomunicaciones, servicios de localización GPS y vehículos lunares (LTV) capaces de operar de forma autónoma.
Fuente: Máquinas intuitivas
El último segmento es el envío de material a la superficie lunar. Hasta ahora, la compañía ha entregado cargas útiles científicas con... Módulo de aterrizaje Nova-C, un módulo de aterrizaje de 4.3 metros de altura (14 pies) capaz de entregar 130 kg de carga útil a la Luna.
El siguiente paso será el módulo de aterrizaje Nova-D, capaz de transportar entre 1,500 y 2,500 kg de material a la Luna. Esta capacidad y tamaño de carga útil serán los necesarios para el transporte del Vehículo Terrestre Lunar (LTV), así como del reactor nuclear de 40 kW de fisión de superficie que se espera alimente la base lunar.
Fuente: Máquinas intuitivas
La compañía ha conseguido numerosos contratos valiosos con la NASA, como por ejemplo el contrato de la Red del Espacio Cercano, con un valor potencial máximo de 4.820 millones de dólares. Se espera que la decisión final de la NASA sobre el contrato LTV entre los tres proveedores potenciales se tome a finales de 2025 y que también alcance un valor de hasta 4.600 millones de dólares.
Además de la NASA, la empresa está intentando diversificar su cartera de clientes, tras haber sido seleccionada en abril de 2025 para recibir una subvención de hasta 10 millones de dólares por parte de la Comisión Espacial de Texas.
Esto permitirá el desarrollo de un vehículo de reentrada a la Tierra y un laboratorio de fabricación orbital diseñados para la biofabricación en microgravedad. Este vehículo de reentrada también servirá como alternativa y reducirá los riesgos para las futuras misiones de retorno de muestras lunares de la compañía.
Otro proyecto es el desarrollo de satélites furtivos nucleares de bajo consumo para un contrato JETSON del laboratorio de investigación de la Fuerza Aérea.
A medida que la empresa alcanza un punto de flujo de caja libre positivo en el primer trimestre de 1, y con el contrato de telecomunicaciones lunares, ahora se está volviendo mucho más segura para los inversores, alejándose de una startup que quema efectivo a un proveedor de servicios establecido para la creciente economía espacial.
Y podría formar la base de una mayor exploración del espacio profundo y la utilización de los recursos espaciales, especialmente a medida que se convierte en un socio de confianza de la NASA a la par de SpaceX (Próximamente saldrá a bolsa tras su fusión con xAI) o Rocket Lab (RKLB ).
(Usted puede Lea más sobre Intuitive Machines en nuestro informe de inversión dedicado a la empresa.)
Entradas Máquinas intuitivas (LUR) Noticias y desarrollos bursátiles
Estudio referenciado
1Gabriela Ligeza, Philip Arm, et al. Exploración semiautónoma de análogos marcianos y lunares con un robot con patas que utiliza un brazo robótico equipado con espectroscopia Raman y un generador de imágenes microscópico. Frontier Space Technologies, 31 de marzo de 2026. Volumen 7 – 2026 | https://doi.org/10.3389/frspt.2026.1741757
