Un programa de seguimiento común se asemeja a un navegante que guía un barco por las estrellas. Pero en cuanto el cielo se nubla, las coordenadas empiezan a desviarse y en los datos aumenta la entropía (medida de incertidumbre). El nuevo algoritmo incorpora un «copiloto»: un módulo que monitoriza el nivel de confianza del navegador principal.
Cuando los cálculos comienzan a discrepar de la realidad, se activa una señal: «las estrellas se han movido, es hora de actualizar el mapa». Este autocontrol es similar al trabajo de los astrónomos, que ante fallos en las mediciones de brillo recalibran los telescopios, o a la automatización del método de tránsito para buscar planetas por las variaciones de luz, que inicia una verificación adicional.
Curiosamente, el método original —el filtro de Kalman— guió las misiones Apolo hacia la Luna. Ahora las redes neuronales le enseñan a orientarse incluso donde no se ve ni una sola estrella. Como resultado, los drones y las sondas se vuelven más fiables en los entornos más impredecibles, sin intervención humana.
El filtro de Kalman fue tan crucial para el programa Apolo que su algoritmo se incorporó en las computadoras de abordo para corregir la trayectoria en tiempo real.