Presentamos un sistema innovador para el procesamiento autónomo del regolito lunar basado en una bandada de robots modulares especializados coordinados por un motor avanzado de asignación de recursos mediante inteligencia artificial. Este enfoque, denominado Lunar Resource Agile Processing Network LRAPN, supera las estrategias tradicionales de extracción al adaptarse dinámicamente a composiciones variables del regolito y a condiciones ambientales cambiantes, logrando aumentos proyectados de 30-40% en recuperación de recursos frente a plantas estáticas unitaria y habilitando ISRU en regiones lunares antes inviables.

Arquitectura del sistema y tecnologías clave El LRAPN se compone de tres módulos principales: bandada robótica, motor de asignación de recursos basado en IA y unidad central de procesamiento CPU. La bandada incluye centenares de robots modulares de referencia tamaño compacta 0.5m x 0.5m x 0.3m y masa aproximada 50kg, especializados en prospección, excavación y recolección, preprocesado y extracción química. Las unidades de prospección integran LiDAR, espectrómetros y radar de penetración para generar mapas de recursos de alta resolución. Las unidades de excavación usan brazos robóticos y barrenas, las de preprocesado realizan cribado y separación magnética y las de extracción química emplean reactores térmicos solares concentrados para obtener hielo de agua y oxígeno. La comunicación entre robots se soporta sobre una topología de malla resiliente que permite coordinación descentralizada y tolerancia a fallos.

Motor de asignación de recursos El núcleo de decisión utiliza un esquema de aprendizaje por refuerzo jerárquico HRL. Una política de alto nivel define objetivos generales de extracción y asigna regiones a subpolíticas que controlan subconjuntos de robots, optimizando sus acciones en tiempo real según sensores, composición del regolito y disponibilidad energética. Para la implementación se propone una arquitectura basada en Deep Q Network con técnicas de replay priorizado y double DQN para mejorar estabilidad y eficiencia de muestreo. Este enfoque jerárquico facilita escalabilidad y facilita la transferencia de políticas entre misiones.

Unidad central de procesamiento La CPU central agrega los datos de la bandada, supervisa la salud del sistema, gestiona los recursos energéticos y emite directrices de misión. Integra además datos orbitales y sensores contextuales para mejorar la toma de decisiones a nivel estratégico y operativo.

Metodología experimental y validación En laboratorio se empleó un simulador de regolito con mezcla de JSC-1A y ceniza volcánica en un banco de pruebas 10m x 10m con control de iluminación y temperatura que recrea condiciones lunares. Las pruebas incluyen despliegue de la bandada, mapeo con unidades RP para generar mapas de recursos, asignación dinámica de tareas mediante el motor de IA y etapas de extracción y purificación con unidades CE. La evaluación cuantitativa considera recuperación total de recursos kg por día, eficiencia energética recursos por unidad de energía, disponibilidad del sistema porcentaje de tiempo operativo y precisión de mapeo mediante correlación entre composición simulada y medida. Los análisis de fiabilidad se basan en estimaciones de tasa de fallo por componente para priorizar mejoras de diseño.

Fusión de datos y modelos de aprendizaje La fusión de datos de LiDAR, espectrómetros y radar se realiza mediante técnicas de filtrado tipo Kalman para obtener una representación 3D unificada y mitigar ruido y incertidumbre. Los datos de prospección alimentan modelos de machine learning: redes recurrentes RNN para predecir variaciones espaciales de composición en función de histórico y movimiento de la bandada y modelos Quantile Regression Forest para estimación en tiempo real de tasas de recuperación que permiten ajustar las asignaciones en ciclos iterativos.

Escalabilidad y hoja de ruta A corto plazo 1-2 años se propone un piloto centrado en extracción de hielo en el polo sur lunar. Medio plazo 3-5 años ampliación de la bandada a 500+ robots e integración con tecnologías ISRU complementarias como impresión 3D con regolito. Largo plazo 5-10 años operación autónoma a gran escala para suministrar recursos a asentamientos lunares. La adopción de procesamiento paralelo acelerado por hardware permitirá multiplicar la capacidad de planificación y control respecto a procesadores en la nube tradicionales.

Ventajas y retos principales Las ventajas incluyen adaptabilidad, mayor recuperación de recursos, modularidad y aptitud para operaciones distribuidas. Los retos clave son la robustez de hardware frente a radiación y ciclos térmicos extremos, la gestión energética de unidades de extracción térmica solar y la complejidad de coordinación de bandadas a gran escala con restricciones de comunicación y latencias.

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Conclusión El LRAPN propone un cambio de paradigma en ISRU al combinar robótica en bandada, algoritmos jerárquicos de aprendizaje por refuerzo y técnicas maduras de extracción para obtener mayor rendimiento, resiliencia y capacidad operativa autónoma. Con el respaldo de partners tecnológicos y proveedores de software como Q2BSTUDIO, la transición desde prototipos de laboratorio a demostradores lunares prácticos es viable en el horizonte de pocos años, habilitando operaciones sostenibles y escalables que apoyen la expansión humana en la Luna y más allá.