L’ANALISI

Intelligenza artificiale, come cambierà le missioni spaziali

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Bisognerà soddisfare aspettative sempre più elevate in termini di volume e qualità dei dati al fine di supportare attività più complesse e variegate. In un byline Ken O’Neill, Space Systems Architect di Amd, analizza gli impatti dell’AI

Pubblicato il 25 Mar 2024

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Dalle missioni spaziali ci si aspetta una quantità e qualità dei dati sempre più elevate per supportare attività sempre più complesse e variegate. A maggior ragione con il crescente interesse per le missioni nello spazio profondo. Una soluzione per rispondere a queste esigenze arriverà dall’applicazione dell’intelligenza artificiale ai veicoli spaziali e ai satelliti. Con l’AI che, nei prossimi anni, è destinata a rivoluzionare le missioni spaziali. Ne è certo Ken O’Neill, Space Systems Architect di Amd, la multinazionale statunitense produttrice di semiconduttori con sede a Sunnyvale (California).

Sistemi sempre più performanti

“I veicoli spaziali di oggi dispongono di sistemi sempre più performanti: ne sono un esempio i satelliti per il telerilevamento, che acquisiscono fotografie e video a risoluzioni sempre maggiori e frame rate più frequenti, o che campionano volumi crescenti di canali di imaging multispettrale e iperspettrale – spiega O’Neil -. Tuttavia, mentre lo sviluppo delle applicazioni di rilevamento ha tenuto il passo con la crescente domanda di dati, le larghezze di banda per il downlink degli stessi non lo hanno fatto. Insiemi di dati più grandi comportano scambi più lunghi con le stazioni di controllo a terra e, spesso, il tempo a disposizione non è sufficiente quando occorre prendere più rapidamente – o addirittura in tempo reale – decisioni che derivano dall’analisi delle informazioni”.

AI integrata nei chip spaziali

“Per mitigare le sfide poste dalla lentezza della larghezza di banda in downlink, un numero crescente di operazioni di calcolo massivo si sta spostando nei sistemi spaziali – osserva ancora O’Neil -. I motori di calcolo AI integrati nei chip spaziali possono rappresentare una soluzione, consentendo un’inferenza locale efficiente dal punto di vista computazionale ed energetico per filtrare i dati del sensore e alleggerire il downlink.

Osservazione della Terra più precisa

La capacità di prendere decisioni autonome nello spazio è molto utile alla missione, Per esempio, i satelliti per l’osservazione della Terra hanno iniziato a utilizzare l’intelligenza artificiale per rilevare la presenza di nuvole nelle immagini acquisite. Così “se dettagli della superficie sono oscurati, l’immagine può essere scartata automaticamente senza consumare memoria di archiviazione o larghezza di banda di downlink. Nelle applicazioni di sicurezza, in cui è necessario identificare in tempo reale gli oggetti presenti sulla superficie terrestre, l’intelligenza artificiale per il riconoscimento degli stessi è in grado di distinguere rapidamente, ad esempio, tra navi commerciali e navi militari per accelerare i tempi di risposta ed eliminare i lunghi cicli di analisi necessari con l’intervento umano”. 

Migliori sistemi di atterraggio

“Nei veicoli spaziali progettati per atterrare su pianeti o asteroidi, inoltre, il tempo di ritardo nelle comunicazioni preclude il controllo da remoto dell’operazione di atterraggio. L’intelligenza artificiale di bordo consente al veicolo di individuare autonomamente e in tempo reale le zone migliori dove posarsi – evidenzia O’Neil -. Sta inoltre emergendo l’interesse a utilizzare la tecnologia AI per monitorare lo stato dei sistemi a bordo di satelliti e veicoli spaziali per rilevare anomalie nei parametri misurati tra cui correnti, tensioni, temperature, sollecitazioni meccaniche e vibrazioni”. 

La difficile vita nello spazio

Al crescere della pervasività dell’“intelligenza artificiale spaziale”, l’industria richiede soluzioni economicamente vantaggiose per ospitare carichi di lavoro di inferenza. “Esistono vari modi per implementare l’inferenza dell’intelligenza artificiale nei sistemi embedded – fa notare O’Neil -. Un approccio comune è quello di utilizzare risorse Dsp dedicate, spesso integrate in dispositivi di calcolo come Fpga, Gpu, Tpu e Asic specializzati. Device come i SoC adattivi Amd Versal AI Core con motori AI integrati sono progettati per implementare in modo molto più efficiente le operazioni di moltiplicazione-accumulazione richieste dalle reti neurali”.

Costi elevati e longevità

Conclude O’Neil: “I sistemi spaziali sono costosi e una volta lanciati non possono essere riparati: la garanzia di qualità e affidabilità diviene quindi fondamentale. È, inoltre, noto che lo spazio presenta un ambiente di radiazioni molto impegnativo per la microelettronica e i componenti commerciali che possono subire improvvisi effetti distruttivi (effetti di latch-up di un singolo evento), nonché il graduale deterioramento di prestazioni e corrente di dispersione (effetti della dose ionizzante totale). Infine, la longevità è un problema. I produttori di satelliti necessitano di assistenza sui prodotti a volte anche anni dopo il lancio, quando molti componenti microelettronici commerciali hanno raggiunto il fine vita”.

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