Ciao a tutti, sono Vincenzo Lomonaco, ricercatore all’Università di Pisa.
Nella puntata di oggi discuteremo di un’applicazione particolare dell’intelligenza artificiale, quella nel contesto dello spazio.
È possibile lanciare l’intelligenza artificiale in orbita? Qual è lo stato dell’arte in questo senso? Scopriamolo insieme in questo episodio di Le Voci dell’AI.
La New Space Economy è l’evoluzione del settore spaziale tradizionale verso un ambiente più aperto, dinamico e accessibile, soprattutto rispetto al mondo del privato, tradizionalmente limitato da vincoli governativi e geopolitici.
Questa nuova economia è guidata da una serie di fattori, tra cui in primis l’innovazione tecnologica, la commercializzazione dello spazio e la diminuzione dei costi d’accesso.
Le aziende spaziali tradizionali, quindi, sono oggi affiancate da una miriade di nuove imprese e organizzazioni, comprese start up e società di venture capital, che stanno portando avanti idee audaci e progetti ambiziosi.
Al centro della New Space Economy vi è l’idea di rendere lo spazio accessibile e utilizzabile per una varietà di scopi, tra cui telecomunicazioni, osservazioni della terra, esplorazione spaziale e turismo.
Avrete senz’altro sentito parlare delle iniziative di Blue Origin, l’azienda di Jeff Bezos, in tal senso.
Questa democratizzazione, potremmo dire, dell’accesso allo spazio sta aprendo nuove opportunità commerciali prima di tutto, e sta alimentando l’innovazione in settori come la produzione di satellite, i lanci spaziali e lo sviluppo di tecnologie abilitanti, proprio come le api.
Inoltre, la New Space Economy non si limita solo allo sfruttamento delle risorse spaziali, ma comprende anche l’importanza della sostenibilità e della responsabilità nell’esplorazione e nell’utilizzo dello spazio.
Questo nuovo paradigma economico sta cambiando radicalmente il modo in cui pensiamo allo spazio, trasformandolo da un ambiente riservato a pochi privilegiati, a un’opportunità aperta a tutti coloro che hanno una visione e il coraggio di perseguirla.
In questo grafico possiamo avere una fotografia dello stato del mercato globale, dello spazio che è cresciuto dell’8% rispetto all’anno precedente e ci si aspetta possa toccare circa gli 800 miliardi entro un decennio.
Vedete che al momento è quantificabile nell’ordine dei 400/500 miliardi di dollari e può essere segmentato in una serie di settori verticali di riferimento, in primis quello dei servizi e del manifatturiero, ma anche in termini di applicazioni come la navigazione spaziale e la comunicazione satellitare.
Infine, possiamo notare come gran parte dei clienti sono rappresentati da organizzazioni commerciali, ma anche da governi e infrastrutture militari della New Space Economy.
L’intelligenza artificiale ha un ruolo cruciale in molteplici applicazioni.
Innanzitutto, l’AI è fondamentale nell’ottimizzazione dei processi di progettazione e produzione di satelliti, consentendo una maggiore efficienza e riducendo sostanzialmente i costi.
Inoltre, l’AI è utilizzata per analizzare grandi quantità di dati provenienti da satelliti per l’osservazione terrestre, che vedremo meglio in seguito, consentendo una migliore comprensione dei cambiamenti ambientali e delle risorse naturali, per esempio nell’esplorazione spaziale.
L’AI può supportare la pianificazione di missioni, l’autonomia delle sonde spaziali e la gestione delle risorse a bordo delle stazioni spaziali.
Inoltre, l’AI gioca un ruolo importante nel campo del turismo spaziale, come abbiamo menzionato, fornendo possibilmente esperienze personalizzate e garantendo la sicurezza dei viaggiatori nello spazio.
Infine, l’AI è cruciale per lo sviluppo di sistemi di comunicazione avanzati – satcom – per la connettività globale, consentendo una maggiore accessibilità allo spazio, aprendo nuove opportunità commerciali anche a aziende, organizzazioni di piccole e medie dimensioni.
Guardiamo quindi due applicazioni più nel dettaglio che io ritengo rilevanti, particolarmente interessanti per l’applicazione dell’AI oggi: l’osservazione spaziale e la manutenzione predittiva.
Nel contesto dell’osservazione spaziale, il panorama attuale vede una crescente varietà di satelliti e hardware di diversa natura, utilizzati per acquisire dati e immagini ad alta risoluzione della terra e del cosmo.
I satelliti per l’osservazione terrestre, come quelli della costellazione Sentinel dell’Agenzia Spaziale Europea o i satelliti lanciati della NASA, montano sensori avanzati che consentono di monitorare cambiamenti ambientali, catastrofi naturali e risorse naturali.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale in queste missioni spaziali è sempre più diffusa.
Ad esempio, l’AI viene impiegata per l’analisi automatica delle immagini satellitari, consentendo una rapida identificazione di fenomeni come deforestazione, urbanizzazione o cambiamenti climatici.
Questi algoritmi AI quindi basati molto spesso su reti neurali profonde per la classificazione di immagini o la stima predittiva di regressioni per quantificare effettivamente delle misure particolari, per esempio a livello di potassio all’interno di un terreno agricolo possono rilevare pattern e anomalie difficili da individuare manualmente da parte di umani, migliorando la precisione nell’efficienza dell’integrazione dei dati.
Oppure possono essere usati per filtrare direttamente sul satellite i contenuti per limitare le informazioni che vengono inviate sulla Terra, essendo soggetti, come saprete, ad una banda comunicativa molto limitata.
Vediamo dunque alla seconda applicazione che avevo menzionato nel contesto del riconoscimento di anomalie e della manutenzione predittiva per i satelliti.
Le tecnologie attuali stanno rivoluzionando il modo in cui vengono monitorati e gestiti i satelliti una volta lanciati.
L’intelligenza artificiale gioca un ruolo centrale in tutto ciò, consentendo di individuare anomalie e prevedendo guasti prima che si verificano potenzialmente anche significativamente prima rispetto a degli umani esperti.
Gli algoritmi di AI analizzano costantemente i dati di telemetria provenienti dai satelliti o addirittura direttamente di mezzo, e cioè sul satellite stesso, individuando pattern anomali dei dati, cioè comportamenti anomali che potrebbero indicare problemi imminenti, magari anche non più risolvibili una volta che si presentino.
Questi algoritmi utilizzano tecniche di machine learning per adattarsi a questi cambiamenti e al comportamento stesso del satellite nel tempo, migliorando continuamente le loro capacità di individuare anomalie anche in situazioni complesse.
La manutenzione predittiva basata sull’AI consente alle organizzazioni spaziali e ai fornitori di servizi satellitari di programmare interventi di manutenzione preventiva, per l’appunto in modo mirato, riducendo al minimo il rischio di guasti catastrofici e, in ultima analisi, prolungando la vita utile dei satelliti con risvolti finanziari davvero molto importanti.
Inoltre, l’AI può aiutare a ottimizzare le operazioni stesse di manutenzione, identificando in maniera più precisa le parti che richiedono gli interventi prioritari e suggerendo soluzioni per massimizzare l’efficienza delle risorse.
Tenete conto che i malfunzionamenti nei satelliti in orbita sono davvero significativi, dato l’ambiente ostile e impredicibile dello spazio.
Pensate che tra il 2006 e il 2009 circa il 43% dei satelliti di piccole dimensioni ha registrato dei problemi in orbita per una serie di possibili cause che vedete in figura.
Si stima che solo il problema dei detriti spaziali abbia un impatto finanziario negativo dell’ordine dei tre/quattro miliardi di dollari.
Infine, vale la pena sottolineare come, oltre al riconoscimento di anomalie e alla manutenzione predittiva, l’AI è anche impiegata per migliorare la sicurezza e la resilienza dei satelliti.
Gli algoritmi di AI possono rilevare e mitigare minacce informate anche e soprattutto per quanto riguarda organizzazioni governative e militari per le quali diventa prioritario.
In conclusione, l’intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente il modo in cui vengono monitorati, gestiti, mantenuti i satelliti, consentendo una maggiore affidabilità, efficienza e sicurezza delle infrastrutture spaziali ed avendo un ruolo chiave nello sviluppo della new space economy.
Se siete interessati a saperne di più sull’applicazione delle IAI nel contesto spaziale, vi invito a consultare le registrazioni dell’AI for Space Workshop, che ho organizzato recentemente sul tema in collaborazione tra l’Università di Pisa e la sua spin off Continualist.
Ciao e alla prossima puntata!
