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Noticias de EE.UU.

La historia de Amber Yang, la joven que trata de prevenir una catástrofe de basura espacial

Por Thomas Page

Nota del editor: Esta historia forma parte de 'Héroes del mañana', una serie sobre jóvenes innovadores que transforman el mundo para un futuro mejor.

(CNN) -- Después de ver la película Gravity, Amber Yang empezó a tener pesadillas.

La estudiante de noveno grado y entusiasta de la astrofísica, de Windermere, Florida, fue atraída naturalmente por la historia de la película protagonizada por Sandra Bullock. Se trata de la huida desesperada hacia el planeta Tierra de una astronauta, luego de que un transbordador espacial de la NASA fuera destruido.

Gravity llevó al límite algunas reglas de la física, y rompió otras, pero el giro más aterrador de su trama, en teoría, es verdad. Un fenómeno conocido como el síndrome de Kessler, una escena en la que la órbita baja de la tierra —hogar de la estación espacial internacional y otros satélites— ha alcanzado una densidad crítica de objetos. Una explosión, o colisión entre dos objetos con órbitas que se interceptaron crea escombros, estableciendo una cadena exponencial de colisiones, causando una ruptura catastrófica de objetos sobre la tierra.

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Las consecuencias puede ser graves, causando incluso que una nube de escombros limite nuestra capacidad de reingresar al espacio por una cantidad significativa de tiempo.

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Una escena de Garvity. (Créditos:Warner Bros/Kobal/REX/Shutterstock)

Yang, que ahora es estudiante de primer año de universidad, ha dejado esas pesadillas atrás. Está demasiado ocupada intentando de impedir que ocurra una calamidad espacial.

Más rápido que una bala

La órbita baja de la Tierra, que comienza a unos cientos de kilómetros hacia arriba, contiene millones de objetos, desde estaciones espaciales y cohetes de refuerzo a manchas de pintura. Un grano de escombro de menos de dos centímetros de ancho, y que viaje 10 veces más rápido que una bala, puede tener la fuerza de una granada de mano.

La Agencia Espacial Europea dice que para muchas misiones, el impacto de escombros espaciales representa el tercer riesgo más alto de perder una nave espacial, además de los riesgos asociados con el lanzamiento y despliegue en órbita. Evitar colisiones requiere monitoreo e intervención constante. La Red de Vigilancia del Departamento de Defensa de Estados Unidos hace cientos de miles de observaciones cada día.

Timothy Payne, jefe del Departamento de Evaluaciones de Operaciones en la Sede del Comando de Espacio de la Fuerza Aérea (AFSPC, por sus siglas en inglés), le dijo a CNN que ellos "rutinariamente proporcionan a la NASA con predicciones de 10 días de adelantado para evitar colisiones", pero no dio detalles en cuanto a cómo se hacen estas predicciones.

Yang dice que ella ha desarrollado una nueva forma de predecir las órbitas con más precisión, y con semanas de adelantado. Además, ya ha ganado varios premios por su solución.

Amber Yang.

La red neuronal

"Comencé a investigar cuando estaba en mi segundo año de escuela preparatoria", dijo Yang a CNN. Yang examinó los métodos de rastreo actuales –sensores y radares basados en el suelo y en el espacio– y también métodos que se pueden predecir como un filtro de Kalman extendido, un algoritmo matemático de la época del programa Apollo, que algunas organizaciones siguen usando (Payne confirmó que AFSPC no lo utiliza).

En el 2016, Yang se enfocó a las redes neuronales artificiales, un sistema informático diseñado para replicar el proceso de aprendizaje del cerebro humano. Pueden ser utilizados para identificar patrones como la ruta de escombros orbitales.

Yang comenzó su propio software usando el software modelado por computadoras con una herramienta de red neuronal. Yang también incorporó varias leyes de la física y refinó los parámetros de su red neuronal. "Fue una experiencia nueva para mí", dijo Yang, "No había hecho mucha codificación de antemano".

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Yang subió a su red las coordenadas de los escombros espaciales y los hizo disponibles para el público en līnea (puedes ver el modelo de este conjunto de datos en tiempo real a través de stuffin.space). En junio del 2016 Yang le pidió a su red predecir 3 días antes con datos de respaldo de 16 días. Dice que fue preciso al 98%.

"Definitivamente existe un límite en cuanto a la exactitud, mientras más avanzas", advierte Yang, pero dice que se compara favorablemente con otros métodos. Además, la red está evolucionando.

"La inteligencia artificial básicamente opera con el hecho de que se puede volver a empezar y entrenar", añadió Yang. "Mientras más datos tenga...más precisas serán las predicciones", dijo Yang.

Fundando una empresa en la universidad

Yang presentó su proyecto en muchas competencias. Al final de año, ya había presentado sus resultados a la Organización Europea para la Investigación Nuclear, asistió la Conferencia de Fronteras de la Casa Blanca, y emitió una charla apasionada en TEDx, en la que fundamentó ideas poderosas sobre los obstáculos que enfrentan las mujeres en las industrias de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas.

En el 2017 Yang fue finalista en el Regeneron Science Talent Search, ganó el premio Inter Foundation Young Scientist Award y una beca de 50.000 dólares. Yang también encontró tiempo para empezar sus estudios en la universidad de Stanford.

Yang ahora estudia física mientras dirige Seer Tracking, una empresa comercial que busca licenciar su software.

"Estoy recibiendo mucho interés de consumidores en corporaciones espaciales privadas", dijo Yang. "Las compañías nuevas que quieren lanzar cosas diferentes al espacio están muy interesadas en mi trabajo, porque esencialmente es de muy bajo costo", añadió Yang, comparando su red neuronal a sensores y radares.

"Aún es muy temprano para ponerle un precio exacto a mi software", dijo Yang en un correo electrónico. "Sin embargo, las nuevas empresas de espacio actuales que están proporcionando servicios de creación de mapas cobran de 750.000 dólares a un millón de dólares por una licencia". Yang dijo que ninguna empresa usa redes neuronales artificiales.

Yang señala que ninguna agencia espacial gubernamental la ha contactado hasta ahora. CNN le preguntó al mando Espacial de la Fuerza Aérea de Estados Unidos su postura sobre el caso:

"Actualmente no usamos redes neuronales para predecir rutas orbitales aunque creemos que las redes neuronales merecen ser consideradas y estudiadas para otras áreas relacionadas con las operaciones satelitales", dijo Payne.

"Sin embargo", agregó Payne, "estamos muy impresionados con está joven científica que muestra interés en el área de la predicción de la órbita satelital y su capacidad de desarrollar una red neuronal para predecirlos".

En el futuro, Yang dice que planea ir más lejos en desarrollar la precisión de su software, y está explorando las redes neuronales de circunvolución y aprendiendo más a fondo.

¿Y en cuánto a ir al espacio y la catástrofe potencial que está tratando de evitar?

"Si alguna vez tengo la oportunidad de ir, lo haría. Hasta ahora no hemos tenido ningún peligro para los astronautas, espero que siga siendo así", dijo Yang.