La nuova tecnologia di intelligenza artificiale potrebbe accelerare la diagnosi dei guasti fisici nei veicoli spaziali e nei sistemi di volo spaziale, migliorare l'efficienza della missione riducendo i tempi di fermo.

La ricerca sull'intelligenza artificiale per la resilienza dei veicoli spaziali (RAISR) è un software sviluppato dalla stagista di Pathways Evana Gizzi, che lavora al Goddard Space Flight Center della NASA a Greenbelt, Maryland. Con RAISR, l'intelligenza artificiale potrebbe diagnosticare guasti in tempo reale nei veicoli spaziali e nei sistemi di volo spaziale in generale.

"La navicella che segnala un guasto è come un'auto con la spia del motore accesa, " disse Gizzi. "Sai che c'è un problema, ma non può necessariamente spiegare la causa. È qui che entra in gioco l'algoritmo RAISR, diagnosticare la causa come un tappo del serbatoio allentato."

Proprio adesso, la capacità di fare inferenze su ciò che sta accadendo che vadano oltre i tradizionali alberi di faglia "if-then-else" è qualcosa che solo gli esseri umani possono fare, ha detto Gizzi.

L'attuale diagnosi dell'albero dei guasti dipende dal fatto che la fisica sia semplice e già nota a ingegneri e scienziati. Ad esempio, se la temperatura di uno strumento scende troppo, la navicella può rilevare questa situazione e accendere i riscaldatori. Se la corrente in una linea aumenta, la navicella potrebbe funzionare per isolare il circuito incriminato. In entrambi i casi, la navicella sa semplicemente che se accade "A", rispondi facendo "B." Quello che la navicella non può fare è capire cosa ha causato questi eventi, soprattutto nei casi di guasto imprevisto:se la navicella è entrata nell'ombra della Terra o se un micrometeoroide ha danneggiato un circuito.

Questi tipi di conclusioni richiedono la capacità di seguire una catena logica di inferenze non banali, qualcosa come il ragionamento umano, ha detto Gizzi. L'intelligenza artificiale (AI) potrebbe anche essere in grado di collegare la diminuzione della temperatura del veicolo spaziale con un malfunzionamento nel suo sistema di termoregolazione interno:un esempio di guasto più catastrofico.

Riferire tali errori a un essere umano a terra non richiede solo tempo, ma costa risorse preziose in termini di reti di comunicazione e larghezza di banda per missioni più piccole in orbita terrestre, o anche per esplorare pianeti lontani, dove la larghezza di banda per i controller sulla Terra è limitata dalla distanza.

In altre circostanze, come orbitare dietro un altro pianeta o la Luna, il contatto semplicemente non è disponibile. I computer eccellono anche rispetto ai controller umani quando è necessario eseguire un'inferenza adeguata in modo estremamente veloce utilizzando diversi tipi di dati disparati.

Nelle sue fasi attuali, La RAISR non controllerà in alcun modo attivamente la navicella spaziale, ma facilita la diagnosi trovando associazioni che un essere umano può perdere.

Michael Johnson, il capo tecnologo della direzione dell'ingegneria e della tecnologia presso Goddard, ha detto che le attuali modalità sicure fanno perdere tempo prezioso perché la raccolta di dati scientifici cessa, considerando che una tecnologia in grado di diagnosticare e risolvere un guasto potrebbe portare a un ritorno più rapido alle normali operazioni di volo.

RAISR utilizza una combinazione di apprendimento automatico e tecniche di IA classiche. Mentre le tecniche basate sull'apprendimento automatico possono essere particolarmente utili nella diagnosi dei guasti, le sue prestazioni dipendono dall'avere una grande quantità di dati diversi, Gizzi ha detto, e quindi di solito si occupa di guasti che si sono verificati in passato. Con anomalie, che sono difetti mai sperimentati, semplicemente potrebbero non esserci dati sufficienti per creare un ragionamento valido con tecniche basate sull'apprendimento automatico. È qui che interviene l'IA classica, Gizzi ha detto, facilitare il ragionamento in situazioni più complicate che non hanno dati precedenti per informare le decisioni.

La tecnologia di Gizzi aiuta a creare connessioni straordinariamente difficili da realizzare per gli esseri umani, disse Conrad Schiff, un assistente capo per la tecnologia nella divisione di ingegneria del software presso Goddard.

"Non è solo un sistema automatizzato, " ha detto Schiff. "È un sistema autonomo che tenta di rivelare come è arrivato al ' giallo." Esponendo le prove come un detective alla fine di un romanzo giallo, in modo che tutti possiamo vedere chi è colpevole di omicidio, questo è lo stesso principio qui. Comprende queste associazioni, ci aiuta a capire il suo ragionamento per arrivare alla sua conclusione."

RAISR consente una migliore raccolta di dati e osservazioni riducendo le risorse necessarie per la manutenzione dei sistemi stessi, Schiff ha aggiunto. "È meno affascinante, è più grintoso, ma si assicura che la salute e la sicurezza dell'oggetto che produce i dati siano mantenute nel miglior modo possibile".

Generalmente, L'intelligenza artificiale può agire come un cervello aggiuntivo all'interno del veicolo spaziale.

"Stai prendendo un ingegnere o uno scienziato dal laboratorio e ne metti una copia semplificata nella navicella spaziale, in modo che possano prendere decisioni intelligenti in loco, " ha detto Johnson.

I prossimi passi di RAISR includono una dimostrazione su una piccola missione satellitare, Gizzi ha detto, dove può prendere decisioni diagnostiche in tempo reale da confrontare con il controllo a terra.

Man mano che sempre più missioni adottano tecniche di intelligenza artificiale, Johnson ha detto, gli approcci di test potrebbero dover cambiare. Protocolli rigorosi che testano ogni possibile scenario potrebbero non essere applicabili. Quella, combinato con il cambiamento culturale dalla risoluzione dei problemi a terra al lasciare che i sistemi in orbita risolvano i problemi stessi, rende l'inserimento dell'intelligenza artificiale nei veicoli spaziali un viaggio incrementale, Egli ha detto.

"Quando penso al volo spaziale, è un obiettivo per i sistemi autonomi che ha senso, " Johnson ha detto. "Il vero salto si verifica quando andiamo oltre l'automazione verso l'autonomia, dai passaggi di programmazione che sai accadrà al sistema che inizia a pensare da solo. Quando vai nello spazio profondo, ci saranno cose per le quali non hai programmato. Il bisogno c'è davvero".