Ogni volta che un astronauta esce da un veicolo spaziale, “si tratta di un’attività incredibile e ad alto rischio,” ha affermato Golda Nguyen, dottoranda in Aeronautica e Astronautica presso il Massachusetts Institute of Technology, durante il Congresso Astronautico Internazionale qui il 16 ottobre. “Dobbiamo riflettere criticamente sui rischi per la vita umana e sul valore che si ottiene assegnando compiti agli esseri umani.”
Nguyen, il cui lavoro di ricerca si concentra su sistemi intelligenti che supportano l’attività umana nello spazio e sulla Terra, ha rilasciato queste dichiarazioni durante un panel dell’IAC intitolato “Spazio Intelligente: Big Data, Algoritmi Avanzati e Robotica Autonoma nello Spazio.”
I relatori hanno discusso dei potenziali benefici dell’IA per le operazioni spaziali, così come delle sfide come la necessità di computer spaziali potenti e ampie banche dati di addestramento.
“La mia visione per il futuro include veicoli spaziali che si muovono e si agganciano autonomamente, rifornendosi, riparandosi o rimuovendo detriti spaziali, oltre a consegnare e ricevere carichi,” ha dichiarato Kirk Hovell, co-fondatore e chief technology officer di Obruta, una startup canadese focalizzata sull’autonomia del volo spaziale. “Prevedo centinaia di agganci al giorno. Il modo per arrivarci è attraverso autonomia e IA. Far volare i veicoli spaziali autonomamente è una tecnologia trasformativa e la base su cui verrà costruita l’economia orbitale.”
Durante le missioni di esplorazione, i robot potrebbero fornire l’infrastruttura necessaria.
Ad esempio, “robot modulari e riconfigurabili” che lavorano da soli o con astronauti potrebbero costruire habitat, spostare carichi e realizzare piattaforme di lancio e atterraggio,” ha affermato Shreya Santra, professoressa associata di ingegneria aerospaziale presso l’Università di Tokyo. “I sistemi autonomi intelligenti hanno la capacità di migliorare l’efficienza e la velocità, riducendo al contempo i rischi e i costi associati alle missioni planetarie. Tuttavia, ci sono molte sfide nella progettazione di questi sistemi intelligenti, tra cui la creazione di controllori robusti per algoritmi di IA stabili e a basso consumo energetico.”
Dal momento che il trasporto di carichi dalla Terra allo spazio rimane costoso, Santra ha parlato dell’importanza dei moduli riconfigurabili che “possono adattarsi all’ambiente e ai compiti da svolgere.”
È necessaria una grande quantità di dati per addestrare i modelli di machine learning.
“Se vogliamo robot autonomi e algoritmi avanzati, abbiamo bisogno di big data,” ha affermato Hovell.
Sebbene non ci siano molti dati di addestramento per l’aggancio autonomo dei veicoli spaziali, “la quantità di dati raccolti durante ogni missione è enorme.”
Con ogni nuova missione di aggancio, sensori, telecamere e dispositivi dotati di GPS catturano “una quantità enorme di dati, che possono essere tutti utilizzati per alimentare sistemi avanzati per l’addestramento,” ha affermato Hovell. “E più operazioni autonome realizziamo, più ampia diventa la nostra base di dati e migliore è il rendimento dei nostri robot autonomi.”
Dati di osservazione terrestre gratuiti forniti dall’Agenzia Spaziale Europea, dalla NASA e dal Servizio Geologico degli Stati Uniti hanno aiutato organizzazioni in tutto il mondo a sviluppare piattaforme di rilevamento oggetti. Molte altre tipologie di dati spaziali di proprietà di aziende o agenzie governative non vengono condivisi ampiamente.
“Credo che il contributo della legge risieda nell’abilitare e nel condividere informazioni, dati e nella cooperazione,” ha dichiarato Dmitra Stefoudi, professoressa associata di diritto spaziale all’Università di Leiden nei Paesi Bassi. “Abbiamo bisogno di lavorare un po’ di più per rimuovere alcune di queste restrizioni, preservando naturalmente gli interessi commerciali.”