L'intelligenza artificiale riduce i rischi per lo spazio

Lo spazio presenta rischi invisibili e opportunità tecniche simultanee: radiazioni e tempeste solari possono minacciare equipaggi e satelliti, mentre le caratteristiche delle stelle complicano la lettura degli spettri planetari. In questo contesto, l’intelligenza artificiale lavora insieme a sistemi di gestione dei guasti incorporati nel progetto dei veicoli spaziali e a telescopi satellitari di piccole dimensioni, noti come SmallSat, per ridurre quei rischi. Progetti come COFFIES, le missioni Artemis, la Stazione Spaziale Internazionale e la missione Pandora sono al centro di questo sforzo. L’intelligenza artificiale riduce i rischi per lo spazio.

Quando l’intelligenza artificiale vede il problema prima che appaia

Il team COFFIES, acronimo di Consequence Of Fields and Flows in the Interior and Exterior of the Sun, ha addestrato un modello di intelligenza artificiale capace di prevedere l’emergere di regioni attive sul Sole fino a 12 ore prima che compaiano in superficie. Questa previsione fornisce un preavviso di circa mezzo giorno. Il modello osserva leggere riduzioni nella potenza acustica del Sole e piccoli cambiamenti nei campi magnetici che anticipano la risalita delle macchie solari. Queste macchie sono manifestazioni di regioni attive che generano eventi meteorologici spaziali, come brillamenti solari ed espulsioni di massa coronale.

La tecnica del team COFFIES non guarda l’intera superficie solare in una volta sola. Utilizza un’architettura a finestra scorrevole, chiamata sliding-window transformer, per analizzare lunghe sequenze temporali di dati. In questo modo, il modello si concentra sui cambiamenti recenti e ricorda i pattern passati. I dati provengono dall’osservatorio spaziale Solar Dynamics Observatory della NASA e dai supercomputer del NASA Ames Research Center. Le previsioni del modello COFFIES, sebbene non ancora pronte per l’uso operativo in tempo reale, integrano i sistemi attuali che monitorano solo le regioni già visibili. L’idea è fornire un tempo utile per proteggere strumenti sensibili o attivare procedure automatiche a bordo di veicoli spaziali. Preavvisi di 12 ore permettono protezioni attive.

Progettare veicoli che si riparano da soli con l’intelligenza artificiale

La gestione dei guasti, o fault management (FM), consiste in software e procedure che identificano e mitigano problemi senza intervento umano. Questa capacità è un’esigenza fondamentale per le missioni autonome. Per renderla efficace, il team di Qualtech Systems Inc., un’azienda specializzata in sistemi di diagnosi e prognosi, ha collegato la gestione dei guasti al processo di progettazione model-based systems engineering (MBSE), in italiano ingegneria dei sistemi basata su modelli. Questo approccio traduce i modelli di progetto in analisi di modo di guasto ed effetti, note come FMEA, e in alberi dei guasti, cioè diagrammi che mostrano come i singoli errori possono propagarsi fino a compromettere un sistema.

Tradizionalmente, la gestione dei guasti veniva integrata solo dopo la progettazione del sistema nominale. Spesso agiva come un “rattoppo” piuttosto che come prevenzione. L’approccio di Qualtech Systems Inc. integra invece il fault management direttamente nel processo MBSE fin dall’inizio del progetto. La dimostrazione su un progetto reale ha usato il modello della missione HelioSwarm. Questa missione prevede un hub e otto piccoli satelliti co-orbitali per misurare la turbolenza nel vento solare. Lo studio ha mostrato come tradurre un modello SysML v2 in modelli di guasto. Sono state generate analisi FMECAs e FTAs. Il tool commerciale TEAMS della stessa azienda fornisce raccomandazioni pratiche, per esempio dove posizionare i sensori. Queste raccomandazioni migliorano la diagnosi e riducono il rischio e i costi durante la fase di progettazione. Integrare il fault management fin dall’inizio migliora l’affidabilità.

Piccoli telescopi per osservare molti mondi e la loro stella

La missione Pandora è un satellite di piccole dimensioni (SmallSat) progettato per osservare almeno 20 esopianeti e le stelle che li ospitano. Il suo obiettivo è misurare simultaneamente la luce visibile e il vicino infrarosso. Pandora, la prima missione lanciata attraverso il programma Astrophysics Pioneers della NASA, usa un telescopio interamente in alluminio di 18 pollici, circa 45 centimetri di diametro. Dispone anche di un sensore a infrarossi, originariamente sviluppato come ricambio per il James Webb Space Telescope.

Separare il segnale di un pianeta da quello della sua stella è cruciale. La superficie stellare non è uniforme. Contiene regioni più calde, chiamate faculae, e regioni più fredde, simili alle macchie solari. Queste caratteristiche distorcono le firme chimiche che gli scienziati cercano negli spettri planetari. Pandora è pensata per fornire dati a lungo termine e a più lunghezze d’onda. Ogni bersaglio sarà osservato almeno dieci volte. Ogni sessione avrà una finestra di osservazione di 24 ore per catturare transiti planetari e le variazioni stellari nello stesso intervallo. Questo aiuta a “pulire” il segnale che osservatori più grandi non possono ripetere tanto spesso per via dell’elevata domanda di tempo osservativo. Il NASA Ames Research Center contribuisce anche a questa missione, gestendo l’elaborazione dei dati scientifici di Pandora. Osservazioni ripetute migliorano la qualità dei dati planetari.

Convergenze pratiche: anticipare, resistere e misurare meglio

Mettere insieme previsioni solari con 12 ore di anticipo, sistemi di fault management progettati sin dall’inizio e SmallSat osservatori genera una catena di resilienza operativa. Un avviso del team COFFIES può essere trasformato in azione automatica su una nave spaziale che esegue regole di fault management. Il software può sospendere strumenti sensibili, eseguire ridondanze e riposizionare componenti per ridurre l’esposizione alle tempeste solari. Contemporaneamente, dati continui da costellazioni come HelioSwarm forniscono esempi reali di disturbi ambientali e guasti hardware. Questi dati sono utili per addestrare e validare ulteriormente i modelli di intelligenza artificiale.

Questa sinergia è vitale per la sicurezza degli astronauti e delle attrezzature nelle missioni di esplorazione spaziale. Le missioni del programma Artemis mirano a riportare l’uomo sulla Luna e, in futuro, su Marte. La Stazione Spaziale Internazionale resta un laboratorio orbitante internazionale. Restano molte verifiche su larga scala. L’algoritmo COFFIES deve essere validato su molti altri eventi solari reali. Le pratiche di integrazione FM e MBSE vanno adottate in più progetti. Pandora deve completare il suo programma di osservazioni per affinare le tecniche di separazione del segnale. Se questi elementi si consolideranno, la probabilità che una missione umana o robotica sopravviva a una tempesta solare crescerà in modo misurabile. In quel caso, le missioni potranno operare più autonomamente e produrre misure planetarie più pulite, spingendo più lontano i confini dell’esplorazione.

L’integrazione di previsioni, fault management e SmallSat costruisce resilienza operativa.

Proteggere strumenti e equipaggi richiede automazione, dati e progettazione integrata.

Fonti: