La IA encuentra al Luna 9… ¿y qué más podría estar viendo en la Luna?

Sesenta años después de que la sonda soviética Luna 9 lograra el primer aterrizaje suave en la superficie lunar, el 3 de febrero de 1966, el enigma no estaba en su hazaña tecnológica —que nadie discute— sino en algo aparentemente más sencillo: ¿dónde, exactamente, se posó? Resulta paradójico que, en plena carrera espacial, con la Guerra Fría vigilando cada avance, el punto preciso del primer descenso controlado en la Luna haya permanecido difuso durante décadas. ¿Falta de datos? ¿Limitaciones técnicas? ¿O una gestión de la información menos transparente de lo que hoy asumimos?

Ahora, un equipo liderado por el científico afiliado al Instituto SETI, Lewis Pinault, ha publicado en npj Space Exploration un estudio que promete acotar ese misterio. La clave no ha sido una nueva misión ni una revelación archivística, sino el uso de inteligencia artificial aplicada a los mosaicos fotográficos del Lunar Reconnaissance Orbiter de la NASA.

El procedimiento es, en apariencia, impecable. El equipo entrenó un modelo de aprendizaje automático denominado YOLO-ETA (You Only Look Once – Extraterrestrial Artifact) utilizando imágenes de los lugares de alunizaje del programa Apolo. La máquina aprendió a identificar patrones característicos de actividad humana: formas geométricas improbables, sombras coherentes con estructuras, alteraciones en el regolito lunar. Después, ese mismo algoritmo fue aplicado a un área de 5 por 5 kilómetros alrededor del supuesto punto de descenso de Luna 9.

El resultado: detecciones reiteradas de cúmulos de objetos que, según los investigadores, encajan con la presencia de artefactos artificiales. Más aún, al comparar el relieve identificado con las fotografías enviadas en 1966 por la sonda soviética, el horizonte y la topografía parecen coincidir con notable fidelidad.

Dibujo de renderizado conceptual del cabezal del módulo de vuelo Luna 9

A primera vista, estamos ante un triunfo metodológico. La IA permite rastrear en cuestión de horas lo que antes habría requerido años de revisión manual. Pero aquí surge la pregunta incómoda: si un algoritmo relativamente ligero puede detectar vestigios de una nave de hace seis décadas, ¿qué otras anomalías podría estar identificando —o descartando— en los millones de imágenes lunares acumuladas?

La cuestión no es retórica. Un investigador vinculado a la Universidad de Utrecht publicó un análisis de imágenes del cráter Paracelsus C, en la cara oculta de la Luna, señalando la presencia de estructuras inusuales con morfologías que, según su interpretación, no encajaban fácilmente con procesos geológicos convencionales. Aquel trabajo también se apoyaba en técnicas de análisis digital de imagen, buscando patrones geométricos y contrastes anómalos.

¿Estamos hablando del mismo tipo de herramientas? Técnicamente, no necesariamente del mismo modelo, pero sí de una filosofía común: dejar que el algoritmo encuentre lo que el ojo humano podría pasar por alto. Y ahí reside el punto crucial.

Porque la inteligencia artificial no interpreta, clasifica. Detecta patrones según el entrenamiento que recibe. Si se le enseña a buscar restos de módulos Apolo, hallará objetos similares. Pero si se le entrena para identificar simetrías improbables o alineaciones geométricas fuera de contexto, ¿qué podría señalar en regiones menos exploradas de la Luna?

Una de las anomalías de la cara oculta de la Luna

El hallazgo del posible punto de aterrizaje de Luna 9 demuestra que los archivos lunares aún guardan sorpresas. También evidencia que el acceso y el análisis de datos dependen, en gran medida, de los criterios con los que decidimos entrenar nuestras herramientas. ¿Cuántas “anomalías” han sido etiquetadas como ruido? ¿Cuántas estructuras potencialmente artificiales han sido descartadas por no ajustarse a un marco previo?

No estamos afirmando que existan construcciones extraterrestres en la cara oculta, pero sí podemos preguntarnos si la misma IA que hoy celebra el hallazgo de un artefacto humano histórico podría, con otro enfoque, reabrir debates que se dieron por cerrados demasiado rápido.

Sesenta años después del primer alunizaje suave, la Luna sigue siendo un laboratorio de memoria… y de preguntas. Si la inteligencia artificial es capaz de localizar vestigios olvidados de nuestra propia presencia, ¿qué nos garantiza que no esté detectando también otras anomalías inexplicables cuya interpretación depende, más que de los datos, de la gestión de la información y de la voluntad de revisar la verdad oficial?