MissionForge
Documento de Proyecto
Plataforma de Diseño Concurrente Multi-Agente para el Sector Aeroespacial
Resumen Ejecutivo
MissionForge es una plataforma de diseño concurrente multi-agente para misiones espaciales. Reduce el ciclo de diseño conceptual de meses a minutos, combinando agentes de IA (que razonan y negocian) con herramientas deterministas de la industria (OpenMDAO, NASA CEA) que calculan la física con precisión.
Enfoque actual: Lanzadores de propulsión sólida (APCP), inicialmente en software (sin hardware).
1. El Problema
El diseño conceptual de una misión espacial (Fase A) requiere encerrar a 20 ingenieros en una sala durante semanas. El ingeniero de propulsión ajusta un parámetro, lo que arruina el presupuesto de masa de estructuras, obligando a recalcular la aerodinámica. Este ciclo manual cuesta meses y millones de dólares, limitando severamente cuántos diseños se pueden explorar.
2. Qué haré: MissionForge, el sistema de diseño concurrente
Voy a construir MissionForge, un sistema de diseño concurrente multi-agente: una plataforma donde agentes especializados — cada uno dueño de un subsistema del lanzador — colaboran y negocian hasta cerrar un diseño de misión coherente, con cada decisión respaldada por cálculo físico real.
El sistema completo consta de 5 agentes:
| Agente | Qué diseña | Cálculo que realiza |
|---|---|---|
| Pathfinder | Trayectoria y órbita | Δv total: velocidad orbital + pérdidas gravitatorias + drag |
| Hearth | Motor de propulsión sólida | Tasa de quemado (r=a·Pⁿ), empuje, presión de cámara, Isp |
| Skeleton | Estructura y masa | Espesor de carcasa (contiene Pc), tobera, fracción de masa ε |
| Shroud | Aerodinámica | Drag (D=½ρv²CdA), atmósfera, Max-Q |
| Conductor | Integración | Staging + ecuación de Tsiolkovsky → masa total del lanzador |
Todos se acoplan en una sola ecuación fundamental:
Principio físico: Los agentes no calculan la física — la orquestan. Las herramientas deterministas (OpenMDAO, NASA CEA, GMAT) hacen el cálculo; los agentes deciden, integran y exploran. El resultado es 100% verificable.
3. La Oportunidad de Mercado
El mercado de gemelos digitales aeroespaciales y de defensa crece de $3.07B (2026) a $6.97B (2030), a un 22.8% CAGR. Cada Centro de Diseño Concurrente (CDF) de NASA y ESA opera con decenas de expertos y cuesta millones por misión.
El timing es ahora: los modelos fundacionales de física y los surrogates de machine learning ya aceleran simulaciones entre 100× y 1000× (DLR), abriendo el hueco para una capa de orquestación que los integre.
4. El MVP (TRL 3): "La Tripulación de Propulsión Sólida"
Para demostrar viabilidad y eliminarel riesgo tecnológico (de-risking), la Fase 1 reduce el sistema a 3 agentes — el núcleo mínimo que cierra un diseño:
| Agente | Rol | Herramienta y responsabilidad |
|---|---|---|
| Pathfinder | Especialista orbital | Calcula presupuestos exactos de Δv (Python) |
| Hearth | Propulsión sólida | Restricciones reales: fracciones estructurales mínimas por presurización + Isp del APCP |
| Conductor | El Integrador | Dialoga con el usuario, extrae los datos de los otros agentes y resuelve la ecuación de Tsiolkovsky; detecta si un diseño es físicamente inviable (ej. una sola etapa sólida a órbita) |
5. La Arquitectura de "Rompecabezas" (Escalabilidad Comercial)
MissionForge está diseñado como un tablero donde las "Skills" (herramientas matemáticas) son cartuchos intercambiables. El MVP demuestra el tablero. Con financiamiento posterior (Fase II), el sistema escala agregando nuevas piezas:
| Skill | Fase | Qué aporta |
|---|---|---|
| Propulsión Líquida | Fase II | Simulaciones de inyectores y bombas (LOX/RP-1) |
| Costos | Fase II | Viabilidad económica en tiempo real |
| Dinámica de Fluidos | Fase II | Surrogates de ML para predecir aerodinámica en segundos, no días |
6. Roadmap
| Fase | Cuándo | Entregable |
|---|---|---|
| 0 · Loop acoplado | Ahora (semanas 1–2) | Lanzador dimensionado con física de primer orden (masa total, etapas, Δv) |
| 1 · Hearth profundo | Mes 1–2 | Motor sólido con balística real (r=a·Pⁿ, grano, presión) |
| 2 · Ascenso real | Mes 3–4 | Shroud con drag real + Skeleton con carcasa a presión |
| 3 · Optimización | Mes 5–6 | Conductor optimiza staging + exploración autónoma |
| 4 · Plataforma | Mes 7–12 | Demo: metes requisitos → diseño completo |
Misión objetivo de arranque
10 kg a 500 km LEO circular, propulsión sólida APCP.