Künstliche Intelligenz (KI) findet bald auch ihren Einsatz im Weltraum – dank eines Teams aus Luft- und Raumfahrtingenieuren der Stanford University. Sie haben eine KI namens Autonomous Rendezvous Transformer (Art) entwickelt, welche die Planung optimaler und sicherer Flugbahnen von Raumschiffen unterstützt.
Ein wesentliches Hindernis bei der Flugbahnberechnung ist die Komplexität, mit der On-Board-Computer überfordert sind. Simone D’Amico, außerordentliche Professorin für Luft- und Raumfahrt an der Stanford University, erklärt gegenüber phys.org, dass KI entscheidend ist, um diese Komplexität zu bewältigen.
Sie ermöglicht es, die erforderliche Genauigkeit für die Missionssicherheit auf eine Weise zu erreichen, die auch für Bordcomputer umsetzbar ist.
So funktioniert die KI
Art will dabei KI mit traditionellen Methoden der Flugbahnberechnung verbinden. Sie erzeugt Inputs für herkömmliche Berechnungskanäle mit verhältnismäßig geringem Rechenaufwand.
Aktuell ist es erforderlich, dass Raumschiffe Daten zur Erde senden, wo diese von Supercomputern verarbeitet und die berechneten Flugbahnen zurück an das Raumschiff übermittelt werden.
Mit Art kann dieser Kommunikationsweg vermieden werden. Tommaso Guffanti, der Hauptautor der Studie, unterstreicht die Vorteile von Art: Die KI könnte die Raumfahrt nicht nur reibungsloser und schneller gestalten, sondern auch den Kraftstoffverbrauch optimieren und die Sicherheit erhöhen.
Noch dauert es allerdings
Obwohl die Technologie vielversprechende Ergebnisse in Laborumgebungen zeigt, ist der Weg bis zur Einsatzreife im Weltraum noch lang. Art hat bereits bessere Leistungen als ähnliche Modelle erbracht und soll nun in realistischeren Umgebungen getestet werden.
„Unser nächster Schritt besteht darin, zusätzliche KI- und maschinelle Lernelemente einzuführen, um die aktuellen Fähigkeiten von Art zu verbessern und neue Fähigkeiten freizuschalten. Es wird jedoch ein langer Weg sein, bis wir den Autonomous Rendezvous Transformer im Weltraum selbst testen können“, sagte D’Amico.
Die Studie ist auf dem Preprint-Server Arxiv verfügbar und bietet einen Einblick in die aktuellen Fortschritte und Herausforderungen.