El futuro espacial de Europa no se construye solo con grandes misiones y lanzamientos espectaculares, sino también con una serie de ideas audaces y poco convencionales que necesitan ser probadas, validadas y convertidas rápidamente en tecnologías útiles. Esto es precisamente lo que hace la Plataforma Abierta de Innovación Espacial (OSIP) de la ESA, como parte del programa Discovery & Preparation: encuentra propuestas excepcionalmente buenas, conecta la ciencia y la industria, y asegura la primera ronda de financiación para convertir las ideas en resultados tangibles en un ciclo corto. En la primera mitad de 2024, a través de OSIP se apoyó un mosaico de 51 actividades de investigación y desarrollo, entre las que destacan especialmente cinco proyectos que demuestran vívidamente cómo Europa planea financiar el futuro del espacio: desde modelos de IA fundamentales para la observación de la Tierra y la navegación autónoma para encuentros cercanos de naves espaciales, hasta una enorme cámara de laboratorio "Luna-y-Marte", un "lápiz" electrónico para eliminar el polvo y magnetómetros cuánticos de diamante de nueva generación.

Entre enero y junio de 2024, OSIP sirvió como punto de entrada al ecosistema de innovación de la ESA para equipos que resuelven desafíos muy concretos: cómo entender mejor el planeta dada la avalancha de datos satelitales, cómo gestionar de forma segura los encuentros de naves espaciales en órbita, cómo probar plataformas de róveres y sistemas frágiles en condiciones similares a las lunares y marcianas, cómo lidiar con la electrostática abrasiva del polvo de regolito lunar, y cómo integrar mediciones de campo magnético de alta precisión en plataformas espaciales pequeñas y de bajo consumo. A continuación, ofrecemos una visión ampliada de estas cinco actividades impulsadas por OSIP, por qué son importantes, dónde reside su potencial comercial y cómo encajan en los programas espaciales europeos que definirán esta década.

OSIP como un motor rápido para las ideas: cómo Europa acorta el camino de la propuesta al prototipo

La Plataforma Abierta de Innovación Espacial está concebida como un "punto de entrada" para conceptos no convencionales. A través de canales abiertos y campañas temáticas, investigadores de la academia, startups y la industria proponen soluciones que se someten a una rápida evaluación técnica. Las ideas más prometedoras pasan a una de las tres vías: estudios de viabilidad (para comprobar rápidamente si "se sostienen"), investigación cofinanciada (temas de doctorado y postdoctorado con un resultado tecnológico claro), o desarrollo tecnológico temprano (saltos de TRL hacia la validación en un entorno relevante). El modelo es deliberadamente "de cartera": el riesgo se distribuye y las decisiones de escalado se toman en base a datos y demostraciones, no solo en base a buenas intenciones.

En 2025, este enfoque adquiere aún más importancia. La carrera global por el servicio autónomo en órbita, la creciente densidad de satélites en la órbita terrestre baja (LEO), los planes para estancias más largas en la Luna y el retorno de muestras de Marte exigen tecnologías que conviertan la fragilidad en robustez: sistemas más pequeños, ligeros y eficientes en energía, algoritmos que funcionen bajo las restricciones de los procesadores de "grado espacial" y instalaciones de prueba donde se puedan replicar en la Tierra entornos polvorientos, fríos y de ultra-vacío. OSIP detecta estos intentos en una fase temprana y los dirige hacia misiones concretas.

Un modelo de IA fundamental para la observación de la Tierra: aprendizaje "multi-sensor" y control por lenguaje

Un equipo de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) está trabajando en la creación de una arquitectura de IA fundamental (foundation) que no depende del tipo de sensor y aprende representaciones comunes a partir de imágenes de radar (por ejemplo, Sentinel-1) y ópticas (por ejemplo, Sentinel-2) sobre las mismas áreas. En lugar del enfoque clásico de "cada sensor, su modelo", el objetivo es que una sola red reconozca patrones independientemente de si provienen de SAR, cámaras multiespectrales o algún instrumento futuro. Esto supera las diferencias en resolución espacial, espectro y frecuencia temporal, y los resultados muestran que el modelo puede realizar tareas de manera eficiente incluso fuera del conjunto de datos con el que fue entrenado.

El siguiente paso es fusionar la visión y el lenguaje: el modelo debería "entender" las descripciones textuales y responder a preguntas sobre el contenido de una escena. Esto significa que un usuario podría escribir una consulta como "encuentra las áreas inundadas a lo largo del río Sava en abril" o "muestra los cambios en la expansión urbana entre 2018 y 2025" y obtener un resultado significativo y verificable. Dicha interacción lingüística reduce drásticamente la barrera para el uso de datos de Observación de la Tierra (EO) fuera de los equipos de especialistas, desde la protección civil y la gestión de crisis hasta la agricultura, la energía y el periodismo de investigación.

¿Por qué es importante el "multi-sensor" ahora mismo? Porque las constelaciones están creciendo y las misiones se complementan entre sí: el radar ve a través de las nubes y de noche; la óptica aporta un rico contenido espectral; los instrumentos hiperespectrales detectan firmas químicas; los altímetros y el lidar proporcionan parámetros geométricos. Una representación latente unificada de todos estos "lenguajes" de los sensores acorta el tiempo hasta la obtención de conocimientos y reduce los costos de operación. Además, los benchmarks estandarizados de EO favorecen cada vez más los modelos que generalizan a través de geografías y modalidades, lo que confirma que la dirección es la correcta.

En el lado operativo, destacan los casos de uso con un alto impacto social: evaluación rápida de daños después de inundaciones e incendios, detección de deslizamientos de tierra, monitoreo de enfermedades forestales y estrés agrícola, mapeo de islas de calor urbanas, seguimiento de la erosión costera y lucha contra actividades ilegales (construcción ilegal, tala, extracción de arena). En tales escenarios, la búsqueda basada en el lenguaje acorta el camino de la pregunta a la respuesta, y el aprendizaje "multi-sensor" mitiga las lagunas en los datos.

SpaceSite Lab: "Luna y Marte" en una cámara de vacío polvorienta y ventosa de gran diámetro

¿Qué tan difícil es reconstruir la Luna y Marte en la Tierra? Lo suficientemente difícil como para requerir una cámara de unos 30 metros de diámetro y 7 metros de altura que combine vacío, temperaturas extremas, viento y polvo movilizado. Esto es precisamente lo que prevé el concepto de la Cámara de Vacío Térmico Polvorienta y Ventosa (DWTVC) como parte del SpaceSite Lab, una empresa conjunta del Instituto Tecnológico Danés (DTI) y la Universidad de Aarhus (AU). El objetivo es crear una instalación de prueba e investigación a escala real en la que se puedan probar plataformas de róveres, brazos robóticos, bases móviles y mecanismos sensibles en condiciones lo más parecidas posible a las reales, desde los polos lunares con regolito cargado electrostáticamente hasta las atmósferas marcianas calientes y enrarecidas.

¿Por qué es estratégica una cámara así? Porque escala las pruebas desde muestras de laboratorio hasta sistemas y escenarios completos. En ella se pueden simular "tormentas de polvo", medir la degradación de superficies ópticas y térmicas, verificar la fiabilidad de conectores y sellos, y validar sistemas de mitigación de polvo antes de que se envíen en una nave espacial. También se ha concebido un componente comercial fuera del espacio: la medición de emisiones de aerosoles de vehículos y hornos, la prueba de grandes sistemas de ventilación e incluso experimentos agrícolas bajo atmósferas específicas. Los diseños conceptuales están vinculados a importantes estudios de arquitectura, y las configuraciones técnicas siguen las necesidades de futuras misiones europeas en el programa Terrae Novae y el programa del módulo de aterrizaje Argonaut.

Se está llevando a cabo un estudio de viabilidad completo que cubre los aspectos técnicos, arquitectónicos y de infraestructura, así como el mapa financiero y de accionistas. Esto crea las condiciones previas para las decisiones sobre la construcción por fases y las asociaciones público-privadas. Si Europa quiere probar seriamente grandes sistemas lunares y marcianos, este tipo de entorno "espacial terrestre" acelerará el desarrollo y reducirá el riesgo.

IA al servicio de los encuentros cercanos: navegación relativa para el servicio en órbita

El Servicio en Órbita (In-Orbit Servicing - IOS) está pasando lentamente de ser una "visión" a convertirse en demostraciones. Sin embargo, para que un "Cazador" (Chaser) se acerque de forma segura a un "Objetivo" (Target), se necesita un sistema que maneje las incertidumbres: la forma del objeto objetivo no se conoce por completo, sus propiedades ópticas cambian, las condiciones de iluminación varían y todo sucede con recursos de procesador limitados y un consumo de combustible estrictamente controlado. Un equipo de investigación del Politécnico de Milán (Politecnico di Milano), en asociación con la ESA y la industria, está desarrollando un algoritmo de navegación relativa con IA "en el bucle" que está diseñado de forma robusta precisamente para tales condiciones.

La validación se está llevando a cabo en dos niveles. Primero, el algoritmo se ejecuta en un procesador calificado para el espacio para verificar su capacidad de inserción sin cambios drásticos en la arquitectura de la nave espacial. Segundo, se están realizando pruebas de "cámara en el bucle" y "procesador en el bucle" en las instalaciones de Thales Alenia Space en Cannes con apariencias de objetivos variables, probando su resistencia a las sorpresas en condiciones operativas reales. El potencial de mercado es fuerte: desde la eliminación de basura espacial hasta el reabastecimiento de combustible y la instalación de nuevos módulos en satélites existentes, el IOS es un segmento que en los próximos años necesitará sistemas GNC fiables y certificados con elementos de aprendizaje.

A largo plazo, estos algoritmos podrían aplicarse también a la robótica en las superficies de la Luna y Marte, donde no hay GPS y las condiciones cambian rápidamente. Una demostración exitosa en hardware de "grado espacial" es, por lo tanto, un requisito previo para la autonomía europea en IOS, y un importante mecanismo de seguridad para las órbitas congestionadas.

Un "lápiz" contra el polvo: cómo un haz de electrones colimado elimina el regolito

El polvo es el enemigo silencioso de las misiones tripuladas y los sistemas robóticos. Partículas finas, abrasivas y cargadas electrostáticamente entran en los sellos, ensucian la óptica, dañan las superficies térmicas y reducen la producción de energía en los paneles solares. El Instituto Nacional Rumano de Física de Láseres, Plasma y Radiación (INFLPR) está investigando una técnica de eliminación de polvo utilizando un haz de electrones colimado y pulsado con una energía de alrededor de 13 keV. La idea es elegante: los electrones transfieren impulso directamente a las partículas de polvo y las expulsan de la superficie sin ninguna preparación previa (sin recubrimientos especiales, cables incrustados o ajustes al sustrato), lo que hace que el método sea más universal que muchas soluciones existentes.

Actualmente se están probando en el laboratorio los límites de un funcionamiento seguro y eficaz. El diámetro del punto (del orden de 10 mm), la duración del pulso (decenas de microsegundos), la frecuencia de repetición y la corriente total por pulso se ajustan cuidadosamente para lograr una alta eficiencia de limpieza con un riesgo mínimo de dañar el sustrato. Dado que la técnica es inherentemente adecuada para condiciones de baja presión y vacío, las aplicaciones en la Luna son obvias. Pero el potencial también llega a la industria en la Tierra: limpieza rápida de ópticas sensibles, mantenimiento de granjas solares en desiertos, servicio de sensores en atmósferas agresivas... todos estos son mercados que podrían beneficiarse una vez que el concepto se convierta en prototipos de producción. Los planes incluyen una patente internacional y la comercialización a través de un canal de startups.

Magnetómetros cuánticos de diamante: centros NV para la medición vectorial en un paquete pequeño

La medición de campos magnéticos en el espacio es fundamental para estudiar la estructura interna de los planetas, monitorear el clima espacial, proteger la electrónica y la navegación. Los magnetómetros clásicos, por muy fiables que sean, a menudo sufren limitaciones de masa, consumo de energía y estabilidad a largo plazo, y la medición vectorial a menudo requiere múltiples sensores y una calibración cuidadosa. Un equipo de la Universidad de Hasselt está desarrollando un magnetómetro miniaturizado que se basa en la física cuántica del diamante, en los llamados centros NV (nitrógeno-vacante) cuyo estado cuántico se excita y se lee ópticamente, con control de microondas. Este enfoque ofrece un amplio rango dinámico, robustez y la posibilidad de medición vectorial en un formato compacto.

El concepto ya ha experimentado el espacio a través de la misión estudiantil OSCAR-QUBE en la Estación Espacial Internacional, lo que ha abierto el camino para una "segunda generación" que aborda las limitaciones y da pasos hacia la integración "en chip". El objetivo es un instrumento lo suficientemente pequeño y eficiente en energía como para caber en nanosatélites y en arquitecturas de constelaciones, con la estabilidad y precisión a largo plazo necesarias para misiones científicas y operativas. Las perspectivas más allá del espacio incluyen estudios geológicos, dispositivos médicos y soluciones industriales que requieren una medición precisa, estable y rápida de los campos magnéticos.

De la idea al impacto: dónde encajan los proyectos en Terrae Novae y Argonaut

Las actividades impulsadas por OSIP están muy concretamente ligadas a los futuros planes europeos. El programa Terrae Novae busca tecnología resistente para las polvorientas ubicaciones polares de la Luna; sin una solución para la mitigación del polvo, todo se pone en duda: desde los conjuntos mecánicos hasta la energía y la comunicación. Al mismo tiempo, el programa del módulo de aterrizaje Argonaut requiere componentes probados en un entorno relevante antes de que se envíen a misiones que llevan el peso de todo un continente. Por lo tanto, las cámaras de prueba a escala real y los "limpiadores" de polvo no son un lujo, sino un prerrequisito para la fiabilidad.

En órbita, sin embargo, crece otra presión: las congestionadas trayectorias LEO y MEO requieren servicio, inspecciones y eliminación segura de desechos. La navegación asistida por IA, resistente a las incertidumbres y demostrable en hardware de "grado espacial", se está convirtiendo en una especie de estándar que requerirá toda misión IOS seria. En la Tierra, los modelos de IA fundamentales "multi-sensor" se están convirtiendo en una plataforma de trabajo común para los servicios públicos, los investigadores y las empresas que desean obtener decisiones rápidas y verificables a partir de los datos de EO.

Qué sucede después de la primera mitad de 2024: el ritmo de las demostraciones en 2025

Aunque aquí el foco está en el período de enero a junio de 2024, el desarrollo se intensificó durante 2025. La comunidad investigadora está publicando nuevas arquitecturas para modelos fundamentales multisensoriales, discutiendo la estandarización de las comparaciones y el equilibrio de los conjuntos de datos por geografías y modalidades, y acelerando la transferencia del laboratorio a los flujos de trabajo operativos. La industria, impulsada por programas europeos y nacionales, está preparando vuelos de demostración para IOS, y los equipos académicos e industriales continúan su búsqueda de soluciones más duraderas para la mitigación del polvo. El denominador común es el mismo: más rápido y de manera más responsable de la idea al impacto.

Guía rápida: sitios oficiales y enlaces útiles

• OSIP & Discovery – cómo aplicar, qué canales existen y qué campañas se están llevando a cabo: OSIP – ESA.


• SpaceSite Lab (DWTVC) – resumen de objetivos, alcance y estado del estudio: SpaceSite Lab.


• IA para navegación relativa – descripción de la investigación y plan de pruebas en un procesador de "grado espacial" y bucles óptico-robóticos: Navegación Relativa Autónoma Asistida por IA.


• Haz de electrones para la eliminación de polvo – el concepto de "lápiz" y los parámetros clave del pulso: Mitigación de Polvo con Haz de Electrones.


• OSCAR-QUBE & magnetómetro NV – el sensor cuántico de diamante en el espacio y el camino hacia la miniaturización: OSCAR-QUBE.