30 октября спутник InnoCube совершил маневр на орбите Земли. На это событие можно было бы не обратить внимание, но им впервые в истории управлял искусственный интеллект. Испытание прошло успешно.
Контроллер ориентации спутника на основе искусственного интеллекта
Исследовательская команда Юлиус-Максимилианского университета Вюрцбурга (JMU) успешно испытала на орбите контроллер ориентации спутника, основанный на искусственном интеллекте. Это первый подобный эксперимент в мире. Тестирование состоялось на борту наноспутника InnoCube формата 3U.
Во время прохождения спутника между 11:40 и 11:49 по центральноевропейскому времени 30 октября 2025 года агент ИИ, разработанный в JMU, осуществил полный маневр ориентации на орбите, полностью управляемый искусственным интеллектом. Используя реактивные колеса, ИИ привел спутник от его текущей начальной ориентации к заданной целевой ориентации. Затем ИИ имел несколько дальнейших возможностей доказать свои способности: в последующих тестах он также успешно и безопасно управлял спутником до желаемой ориентации. Исследовательская команда LeLaR — д-р Кирилл Джебко, Том Бауман, Эрик Дилгер, профессор Франк Пуппе и профессор Серхио Монтенегро — таким образом сделала решающий шаг к космической автономности.
Проект LeLaR
Целью In-Orbit Demonstrator для Learning Attitude Control (LeLaR) является разработка следующего поколения автономных систем управления ориентацией. Основное внимание уделяется разработке, обучению и испытаниям на орбите контроллера ориентации на основе искусственного интеллекта на борту наноспутника InnoCube.
Контроллеры ориентации стабилизируют спутники на орбите и предотвращают их хаотическое вращение. Они также используются для направления космического аппарата в нужное направление. Например, чтобы выровнять камеры, сенсоры или антенны на определенную цель.
Особенность этой работы состоит в том, что контроллер Würzburg был создан не с помощью традиционных, фиксированных алгоритмов. Исследователи применили подход глубокого подкрепляющего обучения (DRL) — отрасль машинного обучения, в которой нейронная сеть автономно изучает оптимальную стратегию управления в симулированной среде.
Ключевое преимущество подхода DRL состоит в его скорости и гибкости по сравнению с классической разработкой систем управления. Традиционные контроллеры ориентации часто нуждаются в длительной ручной настройке параметров инженерами — иногда это занимает месяцы или даже годы. Метод DRL автоматизирует этот процесс. Кроме того, он открывает возможность создавать контроллеры, которые автоматически адаптируются к различиям между ожидаемыми и фактическими условиями, устраняя необходимость в длительной ручной перенастройке.
Преодоление разрыва между симуляцией и реальностью
Перед внедрением контроллер ИИ был обучен на Земле в высокодетализированной симуляции, а затем загружен в полетную модель спутника на орбите. Одним из самых больших вызовов было преодоление так называемого разрыва между симуляцией и реальностью (Sim2Real) — обеспечение того, чтобы контроллер, обученный в симуляции, также эффективно работал на реальном спутнике в космосе.
«Настоящий решающий успех, — подчеркивает Джебко из JMU. — Мы достигли первого в мире практического подтверждения того, что контроллер ориентации спутника, обученный с использованием глубокого подкрепляющего обучения, может успешно работать на орбите».
Доверие к ИИ в космических применениях
Успешно продемонстрировав контроллер на основе ИИ на орбите, команда Вюрцбурга показала, что искусственный интеллект можно надежно применять в критически важных для безопасности космических миссиях. Пуппе убежден, что это значительно повысит приемлемость методов ИИ в аэронавтике и космических исследованиях, указывая на важную роль модели симуляции. Растущее доверие к такой технологии является решающим шагом к будущим автономным миссиям, например, межпланетным или глубококосмическим миссиям, где человеческое вмешательство невозможно из-за огромных расстояний или задержек в коммуникации. Подход на основе ИИ может стать жизненно важным для выживания космических аппаратов.
Перспективы применения ИИ для спутниковых платформ
Этот успешный тест на орбите делает Университет Вюрцбурга пионером в области космических систем, управляемых искусственным интеллектом. Продемонстрированный контроллер на базе ИИ является важным строительным блоком для будущих исследований глубокого космоса. Результаты проекта LeLaR могут обеспечить более быструю и экономичную разработку новых, сложных контроллеров на базе ИИ для широкого спектра спутниковых платформ.
«Следующая цель — развить этот первоначальный успех», — говорит Джебко.
«Это большой шаг к полной автономии в космосе», — добавляет Монтенегро. — Мы находимся в начале новой категории систем управления спутниками: интеллектуальных, адаптивных и способных к самообучению».
По материалам phys.org
