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Redacción
Viernes, 26 de Junio de 2026
Astronáutica

El robot con ruedas mejor dotado para circular por terrenos escarpados de la Luna y Marte

En un tramo desolado del desierto de Colorado, en el sur de California, un róver robótico de cuatro ruedas recorrió recientemente unos 26 kilómetros con una mínima intervención del equipo de ingenieros que lo seguía. Este prototipo, llamado ERNEST (Exploration Rover for Navigating Extreme Sloped Terrain), está siendo utilizado por la NASA para progresar en la autonomía de robots destinados a explorar la superficie de otros mundos para aumentar su capacidad de atravesar terrenos difíciles.

 

Desarrollado en el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA en el sur de California, ERNEST mide 1,2 metros de largo. Puede pasar por encima de obstáculos que detendrían al Curiosity y al Perseverance, los robots de seis ruedas de la NASA que actualmente exploran la superficie de Marte. Además, cuenta con capacidades mejoradas de toma de decisiones, gracias al sistema de inteligencia artificial con el que se le ha dotado. Estas mejoras en movilidad e inteligencia seguramente se incorporarán en los robots de futuras misiones que tengan por destino zonas previamente inaccesibles del Planeta Rojo y de la Luna.

 

ERNEST también está sirviendo como banco de pruebas para una posible futura misión lunar que requiera del robot circular más deprisa que cualquier robot explorador previo y también cubrir más distancia que la recorrida por estos.

 

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ERNEST en un momento de las pruebas. (Foto: NASA JPL / Caltech)

 

Durante la reciente campaña en el desierto de Colorado, ERNEST alcanzó velocidades de hasta 1 kilómetro por hora, durante 37 horas de conducción, a lo largo de siete días de pruebas intermitentes. Esto supera en un orden de magnitud a la velocidad máxima que pueden alcanzar el Perseverance y el Curiosity.

 

A fin de entrenar al robot para la clase de misiones que él y sus sucesivas versiones llevarán a cabo, los robotistas recurrieron a un tipo de inteligencia artificial en la que el robot aprende interactuando con su entorno y que se denomina “aprendizaje por refuerzo”. (Fuente: NCYT de Amazings)

 

 

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