Ingeniería de confianza para navegar la incertidumbre

Volar a Marte -o a cualquier otro mundo- es un desafío extraordinario. Una nave espacial autónoma, operada a millones de kilómetros de distancia de pilotos o ingenieros que podrían intervenir en la Tierra, debe poder navegar a través de entornos desconocidos y cambiantes, evitar obstáculos, aterrizar en terrenos inciertos y tomar decisiones completamente por sí sola. Cada maniobra depende de la percepción, la planificación y los sistemas de control de atención tolerantes a fallos, que permiten a la nave recuperarse si algo sale mal. Un error de cálculo puede dejar una nave espacial multimillonaria boca abajo en la superficie, poniendo fin a la misión incluso antes de que comience.

Nicholas Roy, profesor Jerome C. Hunsaker del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del MIT (AeroAstro), dijo: “Este problema no se resuelve de ninguna manera, ni en la industria ni en el entorno de investigación). “Hay que ensamblar muchas piezas de código, software e integrar varias piezas de hardware. Reunirlos no es trivial”.

No es trivial, pero para los estudiantes que están cerca de la culminación de su carrera universitaria de 16 años, está lejos de ser imposible. En la clase Autonomy Capstone de las 16.85 (Diseño y pruebas de vehículos autónomos), los estudiantes diseñan, implementan, implementan y prueban una arquitectura de software completa para volar sistemas autónomos. Estos sistemas tienen una amplia gama de aplicaciones, desde movilidad aérea urbana hasta vehículos de lanzamiento reutilizables para exploración extraterrestre. Con una sólida tecnología autónoma, los vehículos pueden operar lejos de casa mientras los ingenieros observan desde un centro de control de misión no muy diferente de la gran bahía del Centro de Sistemas Autónomos AeroAstro de AeroAstro.

Roy y Jonathan How, profesor de ingeniería de Ford, desarrollaron el nuevo curso para aprovechar la base de la clase 16.405 (Robótica: ciencia y sistemas), que introduce a los estudiantes a trabajar con plataformas robóticas complejas y navegación autónoma a través de vehículos terrestres y software prediseñado. 16.85 aplica estos mismos principios al vuelo, con un dron cuadrotor básico y una pizarra completamente en blanco para construir su propio sistema de navegación. Luego, los vehículos se prueban en una carrera de obstáculos con pistas de aterrizaje tambaleantes y terreno incierto. Los estudiantes trabajan en equipos grandes (para esta primera ejecución, dos equipos de siete: los SLAMdunkers y los Spelunkers) diseñados para reflejar misiones del mundo real donde la coordinación entre roles es esencial.

“Los vehículos deben poder diferenciar todos los riesgos ocultos de la misión y el entorno en el que se encuentran y aún sobrevivir”, dice How. “Realmente queremos que los estudiantes aprendan a crear un sistema en el que puedan confiar”.

Misión: resolverlo juntos

“La misión específica que les asignamos este semestre es imaginar que eres un avión de algún tipo y que tienes que ir a explorar la superficie de un cuerpo extraterrestre como Marte o la Luna”, explicó Roy. “Es necesario utilizar sensores a bordo para volar y explorar, construir un mapa, identificar objetos interesantes y aterrizar de forma segura en lo que probablemente no sea una superficie plana o una superficie perfectamente horizontal”.

Una misión de esta magnitud es demasiado compleja para que cualquier ingeniero la aborde solo, pero también plantea un desafío para un equipo grande. “El problema más difícil hoy en día es el problema de la coordinación”, dice Andrew Fishberg, estudiante de posgrado en el Laboratorio de Control Aeroespacial y uno de los tres asistentes docentes (TA) del curso. “Para usar el término robótica, un equipo de este tamaño es una especie de enjambre heterogéneo. No todos tienen el mismo conjunto de habilidades, pero todos aparecen con algo que aportar, y gestionarlo juntos es un desafío”.

El desafío requiere que los estudiantes apliquen varios tipos de “pensamiento sistémico” a la tarea. Las relaciones, las interdependencias y los circuitos de retroalimentación son fundamentales para la arquitectura de software e igualmente importantes para la forma en que los estudiantes se comunican y coordinan con sus compañeros de equipo. “Escribir informes y comunicarse con un equipo a veces parece exagerado, pero si no se comunica, tiene un equipo en uno”, dice Fishberg. “Ya no tenemos estas situaciones de ‘inventor solitario’ en las que una persona se da cuenta de todo: son cientos de personas las que construyen esta gran cosa”.

Nuevas cifras de vuelos

Los estudiantes de la clase dicen que están ansiosos por ingresar a este campo en rápida evolución, trabajando con herramientas y maquinaria no convencionales que van más allá de las aplicaciones tradicionales.

“Seguimos enviando vehículos exploradores a cuerpos extraterrestres. Pero cada vez hay más interés en desplegar sistemas no tripulados para explorar la Tierra”, afirma Roy. “Hay muchos lugares en la Tierra a los que queremos enviar robots para explorar, donde es peligroso para los humanos ir”. Esta amplia gama de aplicaciones es exactamente lo que atrae a los estudiantes a este campo.

“Me entusiasmó mucho la idea de una nueva clase, especialmente una que se centrara en la autonomía, porque ahí es donde veo mi carrera”, dice Norah Miller. “Esta clase me brindó una gran experiencia de lo que se siente al desarrollar software desde cero hasta una misión de vuelo completa”.

El curso de Diseño y Pruebas de Vehículos Autónomos ofrece una perspectiva única para instructores y asistentes técnicos que han conocido a muchos de sus estudiantes a lo largo de sus carreras universitarias. Como consejo, brinda la oportunidad de ver cómo este crecimiento se completa. “Hace un par de años estamos resolviendo ecuaciones diferenciales y ahora están implementando el software que escribieron en un cuadrotor en High Bay”, dijo How.

Después de varias semanas de aprendizaje, construcción, pruebas, refinamiento y finalmente vuelo, los resultados reflejaron los objetivos del curso. “Era exactamente lo que queríamos que sucediera”, dice Roy. “Les dimos una misión muy difícil. Les dimos hardware que debería poder completar la misión, pero no estaba garantizado. Y los estudiantes pusieron mucho esfuerzo y realmente estuvieron a la altura del desafío”.

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