I modelli di intelligenza artificiale open source affrontano il problema della spazzatura spaziale
Secondo un recente annuncio di IBM, come riportato da TechHQ , l’intelligenza artificiale open source viene impiegata per risolvere problemi nello spazio , affrontando questioni relative alla spazzatura spaziale e alla comunicazione satellitare.
IBM ha creato tecnologia informatica per guidare l’esplorazione dello spazio e la comunicazione sin dagli anni ’40, ma ora IBM utilizzerà l’intelligenza artificiale per gestire queste attività. IBM sta lavorando a due diversi progetti relativi allo spazio: KubeSat e SSA (Space Situational Awareness) . KubeSat ha lo scopo di consentire la creazione e il controllo di attività per sciami di satelliti, mentre SSA ha lo scopo di tracciare la posizione della spazzatura spaziale nell’orbita terrestre bassa.
I due progetti sono stati recentemente svelati dallo Space Tech Hub Team di IBM. Il leader del team di tecnologia spaziale è Naeem Altaf, e secondo Altaf il progetto KubeSat è un framework autonomo che fornisce gli strumenti necessari per creare e gestire attività per sciami e costellazioni satellitari. Oltre a ciò, il framework KubeSat può simulare le comunicazioni tra i satelliti, aiutando gli ingegneri a ottimizzare queste comunicazioni.
Con il lancio di un numero sempre maggiore di satelliti, la comunicazione tra i satelliti diventa sempre più complessa e deve essere automatizzata e ottimizzata. Il framework utilizza algoritmi di apprendimento automatico per ottimizzare le comunicazioni tra i satelliti, ponendo limitazioni alle comunicazioni tra determinati satelliti. KubeSat potrebbe essere utilizzato per simulare il modo in cui i satelliti cubi interagiscono con le stazioni di terra anche se si verificano comunicazioni automatizzate tra sciami. Le comunicazioni vengono pubblicate su una dashboard Web affinché gli altri possano vederle. KubeSat esegue le sue simulazioni tramite Orekit, che è una libreria dinamica creata in Java.
Il progetto KubeSat è stato reso open source nella speranza che l’industria degli sciami satellitari potesse essere democratizzata, consentendo alle startup e agli operatori dello sciame di utilizzare la tecnologia emergente.
Il progetto SSA è il risultato di una collaborazione tra il team di IBM Space Tech Hub e il dottor Moriba Jah dell’Università del Texas . L’obiettivo è che i modelli di intelligenza artificiale possano migliorare le previsioni dell’orbita per gli oggetti in orbita terrestre bassa. L’orbita terrestre bassa è piena di detriti spaziali, molti dei quali sono artefatti rimasti dai lanci di razzi o satelliti decaduti. Questi oggetti orbitano intorno alla Terra muovendosi a migliaia di metri al secondo e le loro traiettorie possono essere improvvisamente alterate dalle fluttuazioni del tempo atmosferico e della densità. L’orbita di questi oggetti deve essere prevista, in modo che non si verifichino collisioni tra detriti spaziali e importanti dispositivi tecnologici spaziali. Si spera che i modelli di intelligenza artificiale possano migliorare le previsioni dell’orbita.
I modelli SSA sono stati addestrati sulla base dei dati raccolti dal Comando strategico degli Stati Uniti. Il set di dati viene aggiornato una volta al giorno. Un modello fisico viene utilizzato per generare previsioni iniziali sull’orbita della maggior parte degli oggetti in Orbita terrestre bassa e un modello di apprendimento automatico viene quindi utilizzato per prevedere gli errori nei modelli fisici. L’SSA combina i due modelli insieme per aggiornare il modello fisico dell’orbita. Il secondo modello è un modello di aumento del gradiente basato su XGBoost .
Proprio come KubeSat, i modelli SSA sono stati resi open source nel tentativo di incoraggiare la condivisione dei dati e la collaborazione tra diverse società spaziali e società tecnologiche. Dopo tutto, i problemi di comunicazione satellitare e la spazzatura spaziale sono una minaccia per tutti coloro che operano nello spazio.
Sia KubeSat che OpenShift sono stati resi disponibili tramite la piattaforma Red Hat OpenShift di IBM.
