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In-Orbit Aerospace implementa IA e machine learning per migliorare i voli ipersonici

L’analisi critica del progetto di In-Orbit porta a riflettere sull’importanza crescente della gestione automatizzata dei rischi in scenari estremamente complessi e veloci, come il volo ipersonico. In un momento in cui l’esplorazione spaziale diventa sempre più centrale sia per scopi commerciali che per difesa nazionale, l’integrazione tra intelligenza artificiale e tecnologie di volo avanzate rappresenta non solo un progresso tecnologico, ma una necessità strategica

La startup In-Orbit Aerospace ha ottenuto un importante contratto da 1,8 milioni di dollari nell’ambito del programma Afwerx, volto a esplorare il potenziale dell’intelligenza artificiale (IA) per migliorare la sicurezza e l’affidabilità dei veicoli ipersonici. Questo accordo mira a sfruttare strumenti di machine learning per rilevare e gestire anomalie durante il volo ipersonico, un settore in crescita che potrebbe rivoluzionare le operazioni aerospaziali.

L’obiettivo principale di In-Orbit è sviluppare tecnologie innovative per il supporto logistico e infrastrutturale di attività spaziali, in particolare per la produzione e la ricerca in orbita. L’azienda è impegnata nello sviluppo di soluzioni per il trasporto di merci da e verso le stazioni spaziali. Tuttavia, il vero fulcro del loro impegno risiede nel garantire che i veicoli possano affrontare il rientro nell’atmosfera terrestre, operando a velocità ipersoniche.

Uno dei principali ostacoli nella gestione dei veicoli ipersonici è la complessità del volo a tali velocità. Come ha spiegato Ishaan Patel, cto di In-Orbit, “è quasi impossibile per un essere umano prendere decisioni efficaci in tempo reale per mitigare anomalie o condizioni indesiderate durante il volo.” L’azienda sta quindi lavorando su algoritmi avanzati in collaborazione con il Center for national security initiatives (Nsi) per affrontare questa sfida.

Durante la Fase 1 del programma Small business technology transfer, In-Orbit e Nsi hanno sviluppato algoritmi di machine learning in grado di rilevare anomalie nei veicoli ipersonici durante il volo. L’obiettivo è proseguire questo lavoro nella Fase 2, concentrandosi non solo sul rilevamento delle anomalie, ma anche sulla loro gestione, riducendo così i rischi sia per la missione che per il veicolo.

Un elemento chiave del progetto è la raccolta e l’elaborazione dei dati necessari per addestrare i modelli di machine learning. Gli sviluppi nel campo dell’ipersonico stanno avendo un impatto significativo non solo per il settore civile ma anche per quello militare. La capacità di un veicolo di operare a velocità superiori evidenzia l’importanza di soluzioni avanzate per la gestione dei rischi. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale potrebbe aprire nuove strade per ridurre i costi e migliorare il successo delle missioni ipersoniche.

Parallelamente al lavoro sull’ipersonico, In-Orbit e l’Università del Colorado stanno esplorando nuove tecnologie, come l’adesione elettrostatica, per facilitare l’aggancio di veicoli spaziali, un’altra sfida cruciale nel contesto dell’infrastruttura spaziale del futuro.



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