30 жовтня супутник InnoCube здійснив маневр на орбіті Землі. На цю подію можна було б не звернути увагу, але нею вперше в історії керував штучний інтелект. Випробування пройшло успішно.
Контролер орієнтації супутника на основі штучного інтелекту
Дослідницька команда Юліус-Максиміліанського університету Вюрцбурга (JMU) успішно випробувала на орбіті контролер орієнтації супутника, заснований на штучному інтелекті. Це перший подібний експеримент у світі. Тестування відбулося на борту наносупутника InnoCube формату 3U.
Під час проходу супутника між 11:40 та 11:49 за центральноєвропейським часом 30 жовтня 2025 року агент ШІ, розроблений у JMU, здійснив повний маневр орієнтації на орбіті, повністю керований штучним інтелектом. Використовуючи реактивні колеса, ШІ привів супутник від його поточної початкової орієнтації до заданої цільової орієнтації. Потім ШІ мав кілька подальших можливостей довести свої здібності: у наступних тестах він також успішно та безпечно керував супутником до бажаної орієнтації. Дослідницька команда LeLaR — д-р Кирило Джебко, Том Бауман, Ерік Ділгер, професор Франк Пуппе та професор Серхіо Монтенегро — таким чином зробила вирішальний крок до космічної автономності.
Проєкт LeLaR
Проєкт In-Orbit Demonstrator for Learning Attitude Control (LeLaR) має на меті розробку наступного покоління автономних систем керування орієнтацією. Основна увага приділяється розробці, навчанню та випробуванням на орбіті контролера орієнтації на основі штучного інтелекту на борту наносупутника InnoCube.
Контролери орієнтації стабілізують супутники на орбіті та запобігають їхньому хаотичному обертанню. Вони також використовуються для спрямування космічного апарата в потрібний напрямок. Наприклад, щоб вирівняти камери, сенсори або антени на певну ціль.
Особливість цієї роботи полягає в тому, що контролер Würzburg був створений не за допомогою традиційних, фіксованих алгоритмів. Натомість дослідники застосували підхід глибокого підкріплювального навчання (DRL) — галузь машинного навчання, у якій нейронна мережа автономно вивчає оптимальну стратегію керування у симульованому середовищі.
Ключова перевага підходу DRL полягає в його швидкості та гнучкості у порівнянні з класичним розробленням систем керування. Традиційні контролери орієнтації часто потребують тривалого ручного налаштування параметрів інженерами — іноді це займає місяці або навіть роки. Метод DRL автоматизує цей процес. Крім того, він відкриває можливість створювати контролери, які автоматично адаптуються до відмінностей між очікуваними та фактичними умовами, усуваючи необхідність у тривалому ручному переналаштуванні.
Подолання розриву між симуляцією та реальністю
Перед впровадженням контролер ШІ був навчений на Землі у високодеталізованій симуляції, а потім завантажений у польотну модель супутника на орбіті. Одним із найбільших викликів було подолання так званого розриву між симуляцією та реальністю (Sim2Real) — забезпечення того, щоб контролер, навчений у симуляції, також ефективно працював на реальному супутнику в космосі.
«Справжній вирішальний успіх, — підкреслює Джебко з JMU. — Ми досягли першого у світі практичного підтвердження того, що контролер орієнтації супутника, навчений із використанням глибинного підкріплювального навчання, може успішно працювати на орбіті».
Довіра до ШІ у космічних застосуваннях
Успішно продемонструвавши контролер на основі ШІ на орбіті, команда Вюрцбурга показала, що штучний інтелект можна надійно застосовувати у критично важливих для безпеки космічних місіях. Пуппе переконаний, що це значно підвищить прийнятність методів ШІ в аеронавтиці та космічних дослідженнях, вказуючи на важливу роль моделі симуляції. Зростаюча довіра до такої технології є вирішальним кроком до майбутніх автономних місій, наприклад, міжпланетні чи глибококосмічні місії, де людське втручання неможливе через величезні відстані або затримки у комунікації. Підхід на основі ШІ може стати життєво важливим для виживання космічних апаратів.
Перспективи застосування ШІ для супутникових платформ
Цей успішний тест на орбіті робить Університет Вюрцбурга піонером у сферах космічних систем, керованих штучним інтелектом. Демонстрований контролер на базі ШІ є важливим будівельним блоком для майбутніх досліджень глибокого космосу. Результати проєкту LeLaR можуть забезпечити швидшу та економічнішу розробку нових, складних контролерів на базі ШІ для широкого спектра супутникових платформ.
«Наступна мета — розвинути цей початковий успіх», — говорить Джебко.
«Це великий крок до повної автономії у космосі», — додає Монтенегро. — Ми на початку нової категорії систем управління супутниками: інтелектуальних, адаптивних та здатних до самонавчання».
За матеріалами phys.org
