Reto de Thales Alenia Space · Programa IMAGIN-e

ImaginE
Review Board

Multi-agente secuencial RAG con fundamento técnico Debate adversarial Informe estructurado

A 400 km sobre tu cabeza, acoplado a la Estación Espacial Internacional, hay un laboratorio de IA llamado IMAGIN-e: dos cámaras mirando la Tierra y un ordenador que piensa en órbita. Cada semana, al equipo de Thales le llegan ideas para usarlo — "¡detectad incendios!", "¡vigilad cultivos!", "¡contad barcos!" — y cada semana, ingenieros de carne y hueso pierden horas explicando por qué la mitad son físicamente imposibles… y cómo la otra mitad podría, con el giro adecuado, ser brillante. Tu misión: construir el comité de expertos artificial que haga ese trabajo por ellos.

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El contexto que lo cambia todo

IMAGIN-e es real y sus límites son inapelables. Un buen sistema no los conoce "en general": objeta con datos.

Órbita

Revisita de ~3 días sobre la misma zona. Nada de "tiempo real", nada de "fotos diarias". Las cámaras apuntan a la Tierra — no verás basura espacial.

Cómputo edge

Recursos a bordo muy limitados, sin GPU potente. Los modelos van embarcados y ligeros; entrenar en órbita es ciencia ficción (de la mala).

Comunicaciones

Sin internet a bordo, enlace intermitente con Tierra. La estrategia ganadora siempre es: decidir arriba, enviar solo alertas ligeras.

Sensores: cámara RGB + cámara hiperespectral. No hay cámara térmica — cualquier idea que dependa de medir temperatura directa tendrá que reformularse como estimación indirecta.
02

Tu misión

Construir un sistema multi-agente que, dada una idea en lenguaje natural, produzca un informe estructurado, justificado y trazable con veredicto. La arquitectura mínima que pide Thales:

AgenteRolClave
1 · ExploradorReformula la idea, identifica enfoques, recopila contextoBúsqueda + RAG de la documentación
2 · CríticoAtaca: fallos, hipótesis débiles, riesgos técnicos/edge/operacionalesCada crítica citando un límite real — nada genérico
3 · DefensorDefiende punto por punto, concede lo irrefutable, reformulaEl arte de convertir "imposible" en "viable con este giro"
4 · ÁrbitroArbitra el debate y emite el informe final con veredicto✅ viable · 🟡 reformular · ❌ inviable — y por qué
5 · Innovador (opcional)Propone mejoras y genera ideas nuevas bajo demandaEl extra que enamora al jurado
Consejo de Thales, literal: "empezad con roles simples (2 agentes) y evolucionad". El reto trae la rampa de dificultad incorporada — úsala.
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Niveles

Núcleo · todos deben llegar

El evaluador fundamentado

Un agente (o par Crítico+informe) que evalúa una idea consultando la base de conocimiento de IMAGIN-e por RAG y emite veredicto justificado: ✅/🟡/❌ + análisis citando las limitaciones + reformulación si es dudosa.

Extra 1 · ambición

El debate completo

Pipeline secuencial de 4 agentes con roles diferenciados. El Defensor responde punto por punto a las críticas ("concedo este punto" / rebato con fundamento). El Árbitro dictamina quién ganó cada punto.

Extra 2 · sobresaliente

Investigación + Innovador

El Explorador busca en la web soluciones y empresas análogas (estado del arte con enlaces) y el Agente Innovador genera ideas disruptivas nuevas bajo demanda, justificadas con el trabajo de los demás.

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Datos y recursos disponibles

RecursoContenidoDescarga
2-pager oficial del retoEl encargo completo de Thales, marca Openthales-reto-2pager.pdf
Presentación técnica IMAGIN-eLa plataforma real: cámaras, órbita, cómputo, misiónimagin-e-presentacion.pdf (2,9 MB)
Ideas de calibración7 ideas ya evaluadas por Thales (malas/dudosas/buenas, con el porqué) — vuestro set de pruebasideas-calibracion.md
Cómo montar vuestra KB: el Recetario tiene varias recetas de ingesta (📄, 👁️) y el esqueleto de agente con RAG (🧠). Elegir la herramienta adecuada para cada documento es parte del oficio: no todos los PDFs son iguales.

Documentación útil: nodo AI Agent · RAG en n8n · IMAGIN-e (nota oficial de Thales)

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Definition of Ready · Definition of Done

DoR — antes de construir
  • KB propia montada con los 2 PDFs (recetas 📄 y 👁️) y consultable desde un agente
  • Roles de agentes repartidos en el equipo (prompt de cada rol = una persona)
  • Las 7 ideas de calibración leídas y entendidas por todos
  • Decidido el formato del informe final (secciones)
DoD — criterios de aceptación
  • Dada una idea nueva, el sistema emite veredicto ✅/🟡/❌ justificado con citas de la KB
  • Las 3 ideas malas de calibración → ❌ con la razón correcta
  • Las 2 dudosas → 🟡 con una reformulación viable concreta
  • El informe tiene estructura estable (mismas secciones siempre)
  • Demo en vivo < 4 min con una idea propuesta por el jurado
06

Pruebas UAT — autoevalúate antes del pitch

UAT-T1 · la trampa del tiempo real

"Vigilar incendios forestales en directo con imágenes cada hora y avisar a los bomberos al instante."

❌/🟡 citando la revisita de ~3 días y la falta de térmica; reformulación tipo "detección temprana por cambios sutiles + alertas ligeras". Si tu sistema dice "viable", suspende.

UAT-T2 · la trampa del cómputo

"Entrenar una super-IA a bordo que aprenda de todas las imágenes de la Tierra."

❌ rotundo por recursos edge; el Defensor debe conceder el punto, no maquillarlo. Reformulación: entrenar en Tierra, inferencia ligera embarcada.

UAT-T3 · la idea buena

"Detectar vertidos e inundaciones con modelos ligeros y enviar solo alertas a Tierra."

✅ — coincide con las buenas prácticas de la KB. Un sistema que suspende las buenas ideas es tan malo como uno que aprueba las malas.

UAT-T4 · idea nueva (no está en la KB)

"Medir la contaminación lumínica de las ciudades europeas por la noche."

Análisis coherente con los límites conocidos SIN inventar datos que la KB no contiene — si falta información, el informe lo dice explícitamente.

Errores típicos: críticas genéricas sin cita ("puede ser caro") · el Defensor que nunca concede nada · informes con estructura distinta en cada ejecución · meter los 5 agentes el día 1 y no tener nada demostrable el día 2.