Cuando los astronautas enfrentan decisiones críticas a bordo de la ISS o futuras misiones lunares, necesitan acceso inmediato a conocimientos técnicos. Los retrasos en la comunicación con tierra pueden costar vidas. CNES, la agencia espacial francesa, se asoció con Draft’n Run para crear un asistente IA autónomo que proporciona orientación fiable en tiempo real.
Contexto
El CNES (Centre National d’Études Spatiales) se prepara para misiones con mayor autonomía hacia la ISS, la Luna y Marte. En estos entornos, los astronautas deben seguir procedimientos complejos y protocolos de seguridad mientras gestionan retrasos o cortes totales de comunicación con control terrestre.
El reto: condensar décadas de documentación técnica y procedimientos de emergencia en un sistema capaz de ofrecer respuestas precisas cuando cada segundo cuenta.
Desafíos
Las limitaciones eran extremas y descartaban soluciones IA tradicionales:
- Confiabilidad crítica: la información debía ser exacta 24/7; un error en emergencia sería catastrófico.
- Operación offline total: las misiones requieren sistemas autónomos sin conectividad externa.
- Restricciones de recursos: consumo eléctrico y cómputo deben ser mínimos en el espacio.
- Documentación compleja: miles de manuales, protocolos y diagnósticos debían entenderse con contexto.
- Interfaz multimodal: los astronautas necesitaban voz manos libres y visualización de diagramas.
Estrategia
CNES eligió Draft’n Run por su transparencia y nivel de producción:
- Ventaja open source: control total sin dependencia de proveedores, requisito esencial para misiones espaciales.
- Desarrollo visual: los ingenieros diseñaron y probaron workflows complejos mediante la interfaz visual, iterando rápido.
- Observabilidad integral: trazas y métricas completas permitieron auditar cómo la IA toma decisiones.
- Despliegue offline: la arquitectura self-hosted garantizó funcionamiento sin conexión con rendimiento empresarial.
Ejecución
Sobre la plataforma Draft’n Run se construyó un asistente modular:
- Pipeline documental: ingestión y chunking automático de miles de documentos técnicos para optimizar la recuperación.
- RAG como base: workflows de Retrieval-Augmented Generation aseguraron respuestas fundamentadas en documentación verificada.
- Interfaz por voz: reconocimiento y síntesis permitieron operar con manos ocupadas.
- Visualización técnica: integración con pantallas para mostrar diagramas, pasos y esquemas en paralelo al texto.
- Mecanismos de fallback: rutas redundantes y puntuación de confianza para gestionar casos límite con seguridad.
Resultados
Los resultados superaron expectativas:
- 90% de precisión inmediata en respuestas a preguntas técnicas complejas, superando el rendimiento humano promedio en consultas rutinarias.
- Adopción universal por astronautas y equipos en tierra, que describieron el sistema como “rápido y fiable”.
- Eficiencia operativa: los procedimientos se agilizaron gracias al acceso instantáneo a la información.
- Aceleración del entrenamiento: nuevos astronautas utilizaron el asistente como tutor para dominar procedimientos críticos.
- Preparación para futuras misiones: la tecnología quedó validada para misiones cada vez más autónomas, desde la ISS hasta bases lunares y Marte.
Conclusión
El asistente IA del CNES demuestra el potencial de una IA lista para producción en los entornos más exigentes. Con Draft’n Run, la agencia logró control absoluto y transparencia sin sacrificar fiabilidad.
El proyecto muestra cómo Draft’n Run permite construir sistemas IA sofisticados que cumplen los estándares más altos de seguridad, rendimiento y control. Mientras CNES prepara los próximos hitos de la exploración espacial, su asistente IA estará allí para proporcionar asesoramiento crítico en cualquier momento y lugar.
La iniciativa abre la puerta a operaciones autónomas en el espacio y confirma la visión de Draft’n Run: las capacidades IA avanzadas deben ser accesibles, transparentes y completamente controlables por su propietario.