En los viajes espaciales, cada metro por segundo de combustible ahorrado puede representar una diferencia millonaria en el costo de una misión. Bajo esa premisa, un grupo de investigadores de universidades de Portugal, Francia y Brasil desarrolló un nuevo método matemático que les permitió simular decenas de millones de trayectorias posibles entre la Tierra y la Luna, y encontrar una ruta más eficiente que todas las descritas hasta ahora en la literatura científica. Los resultados fueron publicados en la revista Astrodynamics.
Un ahorro pequeño en números, enorme en práctica
La nueva trayectoria calculada por el equipo, liderado por Allan Kardec de Almeida Júnior, investigador de la Universidad de Coímbra, consume 58,80 metros por segundo (m/s) menos de combustible que las rutas más económicas ya conocidas. Frente al costo total estimado del viaje —3.342,96 m/s—, la cifra puede parecer modesta, pero su impacto real es significativo.
«Cuando se trata de viajes espaciales, cada metro por segundo equivale a un consumo gigantesco de combustible«, señala Almeida. El trabajo involucró además a investigadores de las universidades de Oporto y Évora (Portugal), el Observatorio de París (Francia) y las universidades de Pernambuco y de São Paulo (Brasil).
La clave: simular muchas más rutas que antes
Lo que hace diferente a este estudio es la escala de las simulaciones. El trabajo de referencia en este campo realizó 280.000 simulaciones para llegar a su resultado. El equipo de Almeida, en cambio, logró simular 30 millones de trayectorias distintas. Esa diferencia de escala fue posible gracias a la teoría de las conexiones funcionales, un enfoque matemático que reduce considerablemente el costo computacional de este tipo de cálculos.
«En lugar de asumir que es más fácil tomar la parte de la variedad más cercana a la Tierra, podemos usar un análisis sistemático con métodos más rápidos para intentar encontrar soluciones no tan triviales», explica Vitor Martins de Oliveira, investigador posdoctoral del Instituto de Matemática, Estadística y Ciencias de la Computación de la Universidad de São Paulo y coautor del trabajo.
Una ruta en dos etapas con escala en el punto L1
La trayectoria propuesta divide el viaje en dos tramos. En el primero, la nave abandona la órbita terrestre y se dirige hacia el punto lagrangiano L1, una región situada entre la Tierra y la Luna donde las fuerzas gravitacionales de ambos cuerpos se equilibran. Allí, la nave entraría en una órbita de espera que puede mantenerse durante el tiempo necesario antes de iniciar la segunda etapa hacia la órbita lunar.
Sorprendentemente, las simulaciones revelaron que la ruta más económica no sigue el camino intuitivo. La mayoría de los modelos existentes asumen que lo más eficiente es aproximarse al punto L1 por el lado más cercano a la Tierra. Sin embargo, el análisis del equipo demostró que la ruta óptima se aproxima más a la Luna y entra por el lado opuesto.
Sin interrupciones de comunicación durante el trayecto
La escala en la órbita del punto L1 ofrece una ventaja adicional: la nave mantiene comunicación continua tanto con la Tierra como con la Luna durante todo el viaje, sin zonas de silencio de radio. Esto contrasta con lo ocurrido en la misión Artemis 2, que pasó un período sin contacto con la Tierra al situarse directamente detrás de la Luna. «La órbita que indicamos es una solución en la que la nave espacial mantiene comunicación ininterrumpida», destaca Oliveira.
Todavía hay margen para ahorrar más
Los investigadores advierten que la ruta hallada no es necesariamente la más barata que podría existir. Las simulaciones solo consideraron la gravedad de la Tierra y la Luna, dejando de lado otros cuerpos celestes como el Sol. Incluir su influencia podría reducir aún más el consumo de combustible, aunque limitaría la ventana de lanzamiento a fechas específicas.
«Sería necesario realizar la simulación para una posición específica del Sol. Por ejemplo, si simulamos el día de lanzamiento el 23 de diciembre, obtendremos resultados válidos solo para una misión iniciada en esa fecha», explica Almeida. Aun así, el método desarrollado por el equipo podría aplicarse para encontrar la mejor trayectoria también en esos escenarios más complejos.
