En la cursa per conquerir l'espai, el muntatge de satèl·lits en òrbita s'ha convertit en un dels reptes més complexos de la robòtica moderna. Cada component ha d'encaixar amb precisió mil·limètrica en un entorn de gravetat zero, on qualsevol error podria desencadenar una reacció en cadena catastròfica. Una estudiant de postgrau de la Universitat Texas A&M ha desenvolupat un algoritme que permet als robots de la NASA resoldre aquest problema sense dependre de sistemes de visió, utilitzant únicament sensors de força i parell. Aquest avenç no només accelera el muntatge de satèl·lits, sinó que també obre el camí per a missions de manteniment i reparació a l'espai profund.
La investigadora, que prefereix mantenir el seu nom en l'àmbit acadèmic, explica que la clau és emular el tacte humà. Quan un robot sosté una antena amb un agafament fluix, un sensor de parell mesura la resistència que troba en intentar inserir-la al seu allotjament. Mitjançant un procés iteratiu, el braç robòtic 'sent' la posició relativa de les peces i les guia fins al punt exacte d'acoblament. En condicions de microgravetat, l'algoritme ha de calcular també els impulsos inversos necessaris per contrarestar el moviment que la pròpia inserció genera sobre el satèl·lit, evitant que surti disparat cap al buit.
Tot robot manipulador comença amb els paràmetres Denavit-Hartenberg, quatre valors que defineixen la seva cinemàtica bàsica. A partir d'aquí, la complexitat creix exponencialment. La investigadora assenyala que, tot i que a simple vista una tasca com inserir un bolígraf en un forat sembla trivial, per a una màquina representa un repte majúscul. 'Les interaccions amb l'entorn són encara un camp obert d'aprenentatge', comenta. El seu treball s'emmarca dins del Robotic Space Simulator del laboratori RAD, dirigit pel veterà de la NASA Robert Ambrose, i compta amb finançament governamental després d'un retard inicial que la va portar a explorar robots assistencials per a persones amb mobilitat reduïda.
Aquesta experiència humanitària, inspirada en la seva àvia en cadira de rodes, li va permetre desenvolupar un braç robòtic capaç d'identificar i col·locar objectes a la llar, com descarregar la compra en prestatges o recipients. 'La robòtica és alhora més simple i més complexa del que la gent creu', afirma. 'Amb uns quants paràmetres pots començar a programar, però encara estem aprenent com els robots interactuen amb un món tan impredictible com el nostre'.
La seva trajectòria va començar a l'escola secundària, quan es va unir al club de robòtica First Lego League. Allà va descobrir la seva passió pels components elèctrics que donaven vida a les màquines. Més tard, a l'institut, va combinar classes d'enginyeria en una escola vocacional amb les matèries generals, i va aconseguir beques per estudiar enginyeria elèctrica a la Universitat de Tulsa. Durant la seva etapa de grau va dissenyar una exhibició interactiva sobre missions lunars per a un museu aeroespacial, i al postgrau va completar pràctiques en manteniment aeronàutic i simuladors de vol.
Com a membre activa de l'IEEE, la investigadora va presidir la branca estudiantil de Tulsa entre 2022 i 2024, transformant un grup amb amb prou feines cinc esdeveniments anuals en una organització que celebrava trobades quinzenals. Tallers de soldadura, modelatge CAD i impressió 3D van atraure desenes d'estudiants, molts dels quals van aconseguir feina gràcies a les connexions generades. 'La creació de xarxes és vital en un mercat laboral competitiu', adverteix. 'No tinguis por de posar en pràctica les teves habilitats amb projectes personals; una Raspberry Pi és suficient per començar'.
L'enfocament d'aquest projecte guarda paral·lelismes amb les solucions que empreses com Q2BSTUDIO ofereixen en l'àmbit terrestre. Mentre que a l'espai un robot 'sent' el muntatge mitjançant forces, a la indústria s'utilitzen sistemes d'automatització de processos software que integren sensors i intel·ligència artificial per optimitzar la producció. La IA permet als robots aprendre de l'experiència, la ciberseguretat protegeix les comunicacions crítiques, i el núvol AWS/Azure proporciona la potència de càlcul necessària per simular entorns complexos. Les aplicacions a mida desenvolupades per Q2BSTUDIO faciliten la integració d'aquests components, mentre que les eines de BI/Power BI converteixen les dades dels sensors en panells de control accionables. Fins i tot els agents IA poden coordinar-se per gestionar flotes de robots satèl·lit, replicant a la Terra la lògica de la investigadora.
L'estudiant de postgrau aspira a treballar a la NASA desenvolupant rovers que recullin mostres a Mart o braços robòtics per a estacions espacials. El seu consell a les noves generacions és clar: 'No deixis de fer preguntes. En enginyeria, mai fingeixis que ho saps tot; la ciència es basa en el desig constant d'aprendre i escoltar'. Amb el seu algoritme, demostra que, de vegades, la solució més elegant no requereix visió: n'hi ha prou amb sentir el camí.
