Cuando los ingenieros de la NASA quieren probar nuevas ideas para la exploración de Marte, primero deben crear condiciones lo más fieles posible a las "marcianas" aquí en la Tierra. Por eso, durante décadas han regresado a los desiertos del Oeste americano – especialmente al Valle de la Muerte en California y el Mojave más amplio – donde dunas desnudas y laderas volcánicas ásperas ofrecen un polígono ideal, pero despiadado. Este año, ese paisaje se convirtió nuevamente en un aula al aire libre: un equipo del Jet Propulsion Laboratory (JPL) llevó a cabo dos intensas campañas de campo, a finales de abril y principios de septiembre de 2025, con tres drones de investigación equipados con una nueva generación de software para navegación autónoma. Se trata de un conjunto de soluciones que se desarrolla en el JPL bajo el nombre de programa Extended Robust Aerial Autonomy – un esfuerzo ambicioso para que las futuras aeronaves sobre Marte vuelen de manera confiable incluso donde las dunas monótonas las "engañan", y aterricen de manera segura incluso donde el terreno está lleno de rocas.

De Ingenuity a una autonomía "más robusta"

El impulso para la nueva ola de pruebas provino directamente de las lecciones dejadas por Ingenuity, el pequeño helicóptero que demostró entre 2021 y 2024 que el vuelo propulsado es posible en la enrarecida atmósfera marciana. En la fase final de su misión, durante una serie de sobrevuelos sobre dunas uniformes y suavemente onduladas, la odometría visual de Ingenuity fue inducida ocasionalmente a error: el suelo "parecía" similar en todas partes, el contraste era débil, y al algoritmo le costaba más estimar la velocidad real y el desplazamiento. El 18 de enero de 2024, en su 72º vuelo, el helicóptero experimentó un contacto brusco con el suelo y dañó las palas de su rotor; el 25 de enero, la NASA confirmó el fin de su fase de vuelo. Aunque la aeronave superó espectacularmente el plan (72 vuelos en lugar de unos pocos planeados), fueron precisamente las dunas monótonas las que – paradójicamente – enseñaron la lección más importante: los sistemas autónomos deben "leer" incluso la escena más aburrida posible.

¿Por qué el Valle de la Muerte y Mojave?

Situado en el corazón de los desiertos norteamericanos, el Valle de la Muerte ha sido el "Marte proxy" de la NASA durante décadas. Ya desde la década de 1970, cuando se realizaban allí mediciones de campo preparatorias para las misiones Viking, esta área ofrece dos mundos extremadamente diferentes, e igualmente difíciles para la navegación: las dunas desnudas y uniformes de Mesquite Flat Sand Dunes y las laderas rocosas de un área que los investigadores llaman coloquialmente Mars Hill. En las dunas, el software pierde fácilmente los puntos de referencia, porque los patrones de arena son repetitivos y pobres en detalles. En Mars Hill, por el contrario, hay demasiados "obstáculos": bordes, sombras y losas de piedra ásperas prueban la capacidad del sistema para reconocer en vuelo zonas seguras de aterrizaje. Precisamente esa combinación "vacío – abarrotado" hace del Valle de la Muerte un polígono ideal para el aprendizaje de sistemas que deben funcionar tanto donde la cámara ve muy poco como donde ve "demasiado".

Campañas de vuelo 2025: dos fechas, una misión

Durante dos campañas – a finales de abril y principios de septiembre de 2025 – el equipo del JPL, con permisos especiales de la administración del parque, realizó una serie de vuelos cortos en las "ventanas" de la mañana y la tarde, cuando la térmica y el viento son más predecibles. Las temperaturas alcanzaban los 45 °C, por lo que el horario, la logística y la protección del equipo eran parte del problema de ingeniería. Bajo un refugio temporal (una carpa con ventilación) se monitoreaban la telemetría y los flujos de video, y después de cada vuelo seguía un análisis rápido y un nuevo despegue con parámetros modificados. Para una variación adicional del terreno, parte de las pruebas se trasladó también a Dumont Dunes en el Mojave – un lugar donde la NASA ya verificaba la movilidad del rover Curiosity en 2012 – para exponer el software a olas de arena rítmicas e irregularmente distribuidas que fácilmente "engañan" al algoritmo.

Tres drones, tres roles

Para acelerar las iteraciones, se utilizaron tres plataformas configuradas de manera diferente. La "mula de sensores" llevaba más cámaras y un conjunto de filtros ópticos y de polarización intercambiables; el objetivo era examinar cómo las ventanas espectrales individuales refuerzan el contraste local en la arena y ayudan a la detección de microestructuras. La segunda aeronave era el "corredor informático" – con un procesamiento más rápido en el borde (edge computing) donde corrían variantes de la odometría visual, algoritmos de detección de características y evaluación de riesgos. El tercer dron era la "referencia" (baseline) – para comparaciones – con configuraciones que se cambiaban mínimamente para que cada cambio pudiera atribuirse precisamente a lo que realmente se estaba probando.

¿Qué significa exactamente "extended robust aerial autonomy"?

En el centro del enfoque está la fusión de sensores de múltiples niveles y la "conciencia de la propia incertidumbre". En el nivel más bajo, la odometría visual combina cuadros de cámara con datos de unidades de medición inercial (IMU) para estimar la velocidad y la posición. Pero tan pronto como el algoritmo reconoce que la escena pierde informatividad – por ejemplo, porque las series de crestas de arena se repiten y las sombras son cortas – el sistema aumenta la confianza en señales alternativas (barómetro, modelos de viento, limitaciones de dinámica de vuelo). Además, puede realizar una breve maniobra "pop-up": ascender unos metros para "cambiar de perspectiva" brevemente, capturar el relieve con mayor contraste y restablecer el error acumulado. En un nivel superior funciona la evaluación de riesgos al aterrizar: la segmentación semántica de la escena (arena, piedra, sombra, huellas) y una medida rápida de "rugosidad" generan un mapa de zonas candidatas, y la planificación elige aquella que satisface los criterios de seguridad y científicos.

Geólogos como compañeros de equipo del software

La geología de campo aquí no es decoración sino parte del algoritmo. Los geólogos mapearon tipos de arena, direcciones de vientos predominantes y "trampas" de micro-relieve para que la telemetría pudiera vincularse con los procesos que moldean las dunas. Si un dron necesita buscar rastros de sedimento que retiene agua por más tiempo o polvo fino con señales minerales potencialmente interesantes, el sistema debe saber cuándo vale la pena invertir energía en sobrevolar zonas "difíciles" y dónde es más probable un aterrizaje seguro. En la práctica, es una sinergia de ciencia y navegación: el mapa de riesgos y el mapa de interés geológico nacen juntos y compiten por el mismo objetivo – mejor ciencia sin riesgo innecesario.

Lo que trajo la práctica: ganancias concretas

Ya después de dos campañas se registraron avances tangibles. Se establecieron combinaciones de filtros que mejoran el seguimiento del suelo sobre escenas uniformes; se validaron tácticas de ascensos cortos "pop-up" para restablecer el error; y nuevos algoritmos para la selección de lugares de aterrizaje en escenas "abarrotadas" como Mars Hill mostraron mayor robustez ante sombras e ilusiones geométricas. También se probaron procedimientos de "retorno del borde" – qué hacer cuando el sistema detecta un crecimiento de la incertidumbre en su propia estimación de posición – para prevenir un efecto dominó de errores. Se prestó especial atención a los remolinos de arena de corta duración ("blowback") que pueden cubrir los sensores: se desarrollaron rutinas rápidas de limpieza de datos y detección de ruido anómalo.

Contexto más amplio: 25 tecnologías para el Planeta Rojo

Las pruebas de vuelo son parte de una cartera más amplia del Mars Exploration Program, que durante 2024 y 2025 apoyó veinte y más direcciones de desarrollo – desde autonomía y comunicaciones hasta aterrizaje de precisión (EDL) y mejor "computación en el borde". La idea es clara: los futuros robots deben tomar más buenas decisiones en el propio terreno, sin esperar instrucciones desde la Tierra (lo que debido al retraso de la señal puede tardar más de 20 minutos en un sentido), y los datos recopilados deben ser de mayor calidad ya "en la primera pasada". En los planes también se mencionan plataformas aéreas más avanzadas (por ejemplo, conceptos tipo Mars Science Helicopter) y sistemas de enjambre con múltiples helicópteros más pequeños en diferentes roles – desde reconocimiento y mapeo hasta relés de comunicación y entrega logística de pequeñas cargas.

Ingenuity como modelo – y advertencia

El legado de Ingenuity es doble: inspiró una ola de nuevas ideas, pero también mostró muy concretamente dónde están los límites de la navegación visual. Los análisis publicados a finales de 2024 confirmaron que las dunas uniformes llevaron a estimaciones incorrectas de las velocidades horizontales al contacto, lo que muy probablemente resultó en el daño a las palas. Estos conocimientos ahora se han traducido en un requisito para una autonomía "más robusta": el sistema debe saber cuándo su escena es "pobre" y cómo compensar esto, y los procedimientos de aterrizaje deben ser más tolerantes a errores de corta duración.

Perros robot en White Sands: qué hacen los exploradores de cuatro patas

El desierto californiano no fue el único lugar este verano. En agosto de 2025, científicos e ingenieros del Johnson Space Center de la NASA con universidades asociadas pasaron cinco días en las dunas de yeso del Parque Nacional White Sands en Nuevo México. Allí entrenaron robots de cuatro patas – "perros robóticos" – para moverse sobre terreno suelto y claro, fusión de LIDAR, estéreo-visión e inercia, y para tareas científicas básicas como el reconocimiento de capas y la toma de muestras. Tales plataformas pueden ser las primeras en entrar en terrenos más desafiantes, mapear refugios contra el viento, marcar zonas seguras para el aterrizaje de vehículos aéreos y establecer nodos meteorológicos y de comunicación temporales. En combinación con drones, se trata de una simbiosis de tierra y aire que abre perfiles de exploración más ambiciosos a futuras misiones.

Atmósfera que "chisporrotea": por qué la meteorología importa también para el vuelo

Observaciones recientes de descargas eléctricas ("mini-rayos") en la atmósfera de Marte, asociadas con diablos de polvo, recuerdan que el entorno no es un escenario estático. Para las plataformas aéreas, esto significa otra entrada en el modelo de riesgo: reconocer los patrones que preceden a tales fenómenos, cambiar la altitud, acortar la ruta o posponer el aterrizaje. Paralelamente, una computación más robusta (HPSC) llega cada vez más a las aeronaves, permitiendo modelos más complejos en tiempo real, incluido el aprendizaje supervisado en la propia misión: el dron construye un "diario de situación" y a través de semanas de trabajo se vuelve mejor para predecir sus propias debilidades.

Coreografía operativa: sesión informativa – vuelo – análisis – iteración

En el terreno, todo parecía una pequeña misión espacial. El día comenzaba con una sesión informativa con pronóstico de viento e insolación, definición de experimentos y división de roles. Seguían vuelos cortos con objetivos claramente establecidos, luego la descarga inmediata de registros, sincronización de cuadros de video y gráficos, y cálculos estadísticos rápidos: cuánto creció la deriva, cuál fue la densidad de características "detectadas confiablemente", dónde la segmentación semántica tenía razón y dónde se equivocó. Los escenarios exitosos regresaban al aire con correcciones menores; los problemáticos se reproducían en el simulador antes del siguiente cambio. Tal ritmo cierra el ciclo de aprendizaje y ahorra tiempo en el terreno, que es precioso en condiciones desérticas.

Técnica bajo el capó: sensores, filtros, semántica

Las mayores ganancias se mostraron donde se encuentran un buen hardware y un software inteligente. Diferentes filtros ópticos y de polarización ayudaron a resaltar los bordes y las microtexturas de la arena incluso cuando las sombras son mínimas. La segmentación semántica – la división de la escena en categorías como "arena", "piedra", "sombra", "huella" – permitió al algoritmo ignorar señales engañosas (por ej. sombras oscuras que parecen "agujeros") y estimar con mayor seguridad la rugosidad y la pendiente. Además, se introdujeron rutinas rápidas para "interrogar" la propia incertidumbre: si el modelo estima que el error crece por encima de un umbral, el sistema busca un cuadro informativo adicional o corrige el perfil de vuelo.

Logística y protección del medio ambiente: cómo volar en un área protegida

El Valle de la Muerte es un parque nacional estrictamente protegido, por lo que los vuelos están permitidos solo con permisos especiales y protocolos estrictos. Este año, el equipo del JPL recibió solo el tercer permiso de este tipo jamás otorgado. Los vuelos estaban limitados temporal y espacialmente, los corredores cuidadosamente definidos, todo para reducir el impacto en los visitantes y el medio ambiente sensible. Al mismo tiempo, precisamente esta colaboración con la administración del parque subraya la importancia del lugar: el Valle de la Muerte no es solo un espectáculo, sino un laboratorio vivo que ayuda a entender los procesos desérticos en la Tierra – y los mundos más allá.

Mirada hacia adelante: del prototipo a las misiones

¿Qué sigue? A corto plazo, los nuevos algoritmos se "calibran" en un conjunto cada vez más rico de datos de vuelo y se comparan con observaciones marcianas (por ej. grabaciones de Perseverance y orbitadores). A mediano plazo, entran en demostradores y conceptos mencionados en los planes del Mars Exploration Program para la próxima década: helicópteros científicos avanzados, equipos aire-tierra y misiones logísticas de baja carga útil. A largo plazo, el objetivo es claro: aeronaves robóticas que vuelen más lejos sobre Marte, aterricen más seguramente y realicen tareas científicas más significativas – incluso en los terrenos más ingratos. Si la autonomía logra "leer" la arena sin patrones y elegir hábilmente lugares de aterrizaje entre rocas, la ciencia ganará tanto amplitud como profundidad que no podíamos planificar hasta ahora.