Al giorno d’oggi l’intelligenza artificiale assume un ruolo centrale nel mondo tecnologico, ma più in generale anche nelle nostre vite. Gli sviluppi ottenuti negli ultimi anni garantiscono la risoluzione di problemi complessi in tempi impensabili. Per fare qualche esempio, possiamo citare la predizione della particolare struttura di determinate proteine usando tecniche di machine learning, un problema che affliggeva gli scienziati da più di 50 anni. Oppure ancora, l’applicazione di sofisticati algoritmi per analizzare dati in campo aerodinamico. In questo contesto, come viene usata l’intelligenza artificiale nel campo dell’esplorazione spaziale?
Gli interessanti passi in avanti fatti dal machine learning ci permettono di fare progressi in qualsiasi disciplina esistente, dall’ ingegneria, all’economia, passando per l’economia. Perché allora non sfruttare questo potente strumento anche al di fuori delle mura del pianeta Terra? Vediamo insieme quali sono i possibili utilizzi e i relativi benefici.
“La terza legge di Newton. L’unico modo che gli umani hanno trovato per andare avanti è lasciarsi qualcosa alle spalle.” E’ questa la frase con cui abbiamo dovuto dire addio a Tars durante il film Interstellar. I robot assistenti degli astronauti Amelia e Cooper (non dimentichiamoci di Case) hanno aiutato fornito un aiuto fondamentale per la riuscita della missione.
E’ chiaro, oggi non esistono assistenti del genere a bordo della ISS in orbita terrestre, sebbene per gli astronauti sarebbe un piacere passare del tempo con un Tars al 100% di umorismo. Tuttavia, i ricercatori stanno lavorando su qualcosa di simile. Essi stanno cercando di sviluppare degli assistenti basati su AI che possano facilitare i compiti quotidiani dei membri dell’equipaggio.
Il primo esemplare è dato da Cimon. Si tratta di un assistente digitale che vanta la presenza a bordo della ISS dal Dicembre del 2019. Sarà sottoposto a test per 3 anni e sarà chiamato a svolgere dei compiti in funzione della richiesta degli astronauti. A fare compagnia a Cimon presto potrebbe essere un altro amico digitale. Infatti, il Johnson Space Center di Houston (NASA) sta sviluppando Robonaut2, il quale lavorerà al fianco degli astronauti e dovrà, suo malgrado, svolgere i compiti più rischiosi della missione.
La pianificazione di una missione spaziale è certamente qualcosa di complicato. Peraltro, come sappiamo, nel mondo dell’ingegneria spaziale le innovazioni non sono ben viste, si preferisce fare leva sulle conoscenze acquisite nel passato ed andare sul sicuro.
Tuttavia, da dove prendere queste preziose informazioni se non si ha alcuna esperienza per la missione da pianificare? Pensiamo all’esplorazione umana di Marte, come mettere a disposizione del team di ingegneri tutte le informazioni necessarie a produrre una pianificazione ottimale? Per queste ragioni i ricercatori stanno lavorando sulla creazione di un assistente digitale. In tal caso esso sarebbe chiamato a conservare tutte le informazioni rilevanti delle missioni spaziali di interesse, e eseguire calcoli pesanti che richiederebbero all’uomo del tempo prezioso.
I satelliti per osservazione della Terra producono una grandissima mole di dati che necessita di essere propriamente elaborata. Tali dati vengono ricevuti dalle cosiddette ground station e devono essere raccolti e analizzati mediante opportuni algoritmi. In tal senso, l’intelligenza artificiale può garantire la possibilità di analizzare le informazioni in maniera dettagliata e efficiente.
Le capacità della AI sono in grado anche in tal caso di risolvere problemi di analisi dati di natura complicata. Basti pensare ad esempio allo studio del calore prodotto nelle aree urbane, all’accoppiamento dei dati metereologici con immagini satellitari per risalire a stime sulle proprietà del vento, oppure alle tecniche implementate per realizzare sistemi di monitoraggio dello stato di salute dei satelliti stessi.
La questione dei detriti spaziali caratterizza una delle sfide spaziali più importanti dei nostri giorni. Secondo l’agenzia spaziale europea vi sono circa 34 mila oggetti dalle dimensioni e dalla posizione di poter arrecare seri danni alle infrastrutture spaziali. Perciò negli ultimi anni si stanno studiando diverse strategie al fine di minimizzare i rischi dati da tali detriti.
Alcuni approcci prevedono ad esempio di far rientrare i satelliti in orbita bassa facendoli disintegrare per opera dell’atmosfera. Oppure, utilizzare logiche di machine learning per sviluppare metodi di progettazione di manovre finalizzate ad evitare qualsiasi tipo di collisione. Così facendo, verrebbero minimizzati o eliminati gli urti, dunque i nuovi detriti prodotti. Si potrebbe pensare di sfruttare la grande potenza computazionale che abbiamo in superficie per sviluppare modelli complessi, e successivamente inviarli in orbita per poter essere implementati dagli spacecraft.
