CubeSat se lanza desde la Estación Espacial Internacional. RAISR puede ayudar a naves espaciales como estas a depender menos de los controladores terrestres y las redes de comunicación. Crédito: NASA
La nueva tecnología de inteligencia artificial puede acelerar el diagnóstico de daños físicos en naves espaciales y sistemas de vuelos espaciales, mejorando la eficiencia de la misión al reducir el tiempo de inactividad.
La investigación de inteligencia artificial para la resiliencia de naves espaciales (RAISR) es un software desarrollado por la pasante de Pathways Evana Gizzi, que trabaja en el Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA en Greenbelt, Maryland. Gracias a RAISR, la inteligencia artificial puede diagnosticar fallas en naves espaciales y sistemas de vuelos espaciales en general en tiempo real.
“Una nave espacial que informa es como un automóvil con la luz de verificación del motor encendida”, dijo Gizzi. “Sabes que hay un problema, pero no necesariamente puedes explicar la causa. Aquí es donde entra el algoritmo RAISR, que diagnostica la causa como un tapón de gasolina suelto “.
En este momento, poder sacar conclusiones sobre lo que está sucediendo más allá de los tradicionales árboles de error si-entonces-no es algo que solo los humanos pueden hacer, dijo Gizzi.
Los diagnósticos actuales del árbol de fallas dependen de la simplicidad de la física que ya conocen los ingenieros y científicos. Por ejemplo, si la temperatura del instrumento es demasiado baja, la sonda puede detectar esta situación y encender los calentadores. Si la corriente de línea aumenta bruscamente, la nave espacial puede trabajar para aislar el circuito intruso. En cualquier caso, la nave espacial simplemente sabe que si ocurre una “A”, reacciona con una “B”. Lo que una nave espacial no puede hacer es averiguar qué causó estos eventos, especialmente en casos de fallas inesperadas: si la nave entró en la sombra de la Tierra o en un circuito dañado en el micrometeoroide.
Este tipo de conclusiones requiere la capacidad de seguir una cadena lógica de conclusiones no triviales, algo así como el razonamiento humano, dijo Gizzi. La Inteligencia Artificial (IA) puede incluso combinar la temperatura reducida de la nave espacial con un mal funcionamiento de su sistema interno de regulación del calor: un ejemplo de un mal funcionamiento más catastrófico.
No solo lleva tiempo dirigir tales fallas a los humanos en la tierra, sino que también cuesta recursos valiosos en términos de redes de comunicación y capacidad para misiones más pequeñas en órbita terrestre e incluso para la exploración de planetas distantes donde la capacidad de los controladores terrestres está limitada por la distancia. .
En otras circunstancias, como en órbita detrás de otro planeta o la luna, el contacto simplemente no está disponible. Las computadoras también superan a los controladores humanos cuando es necesario sacar las conclusiones correctas muy rápidamente utilizando varios tipos diferentes de datos.
En esta etapa, el RAISR de ninguna manera controlaría activamente la nave espacial, pero facilita el diagnóstico al encontrar asociaciones que un humano puede pasar por alto.
Créditos: Evana Gizzi
Michael Johnson, tecnólogo jefe de la Dirección de Ingeniería y Tecnología de Goddard, dijo que los modos seguros actuales están perdiendo un tiempo valioso ya que dejan de recopilar datos científicos, mientras que la tecnología que puede diagnosticar y corregir la falla podría conducir a un retorno más rápido a las operaciones de vuelo normales.
RAISR utiliza una combinación de aprendizaje automático e inteligencia artificial clásica. Si bien las técnicas basadas en el aprendizaje automático pueden ser particularmente útiles para diagnosticar fallas, su rendimiento depende de tener una gran cantidad de datos diferentes, dijo Gizzi, y por lo tanto, generalmente soluciona problemas que han ocurrido en el pasado. Para las anomalías que son errores que nunca hemos experimentado, es posible que simplemente no haya suficientes datos para crear un razonamiento sólido utilizando técnicas basadas en el aprendizaje automático. Aquí es donde entra la IA clásica, dijo Gizzi, lo que facilita el razonamiento en situaciones más complejas que no tienen datos previos para tomar decisiones.
La tecnología de Gizzi ayuda a crear conexiones que son extremadamente difíciles de hacer para los humanos, dijo Conrad Schiff, director asociado de Tecnología para Ingeniería de Software en Goddard.
“No es solo un sistema automatizado”, dijo Schiff. “Es un sistema autónomo que intenta revelar cómo llegó a la” entidad criminal “. Presentar pruebas como un detective al final de una novela policíaca para que todos podamos ver quién es culpable del asesinato es el mismo principio. Él comprende estas asociaciones, nos ayuda a comprender su razonamiento a la hora de llegar a sus conclusiones ”.
RAISR permite una mejor recopilación y observación de datos al reducir los recursos necesarios para mantener los propios sistemas, agregó Schiff. “Es menos glamoroso, más tosco, pero garantiza la mejor salud y seguridad de la fuente de datos”.
En general, la IA puede actuar como un cerebro adicional en una nave espacial.
“Sacas a un ingeniero o científico del laboratorio y pones una copia simplificada de ellos en una nave espacial para que puedan tomar decisiones inteligentes en el lugar”, dijo Johnson.
Los próximos pasos de RAISR incluyen una demostración en una misión satelital pequeña, dijo Gizzi, donde puede tomar decisiones de diagnóstico en tiempo real para compararlas con el control terrestre.
Johnson dijo que a medida que más y más misiones utilicen técnicas de inteligencia artificial, el enfoque de las pruebas podría cambiar. Los protocolos rigurosos que prueban todos los escenarios imaginables pueden no ser aplicables. Esto, junto con el cambio cultural de la resolución de problemas en tierra a permitir que los sistemas en órbita resuelvan los problemas por sí mismos, hace que poner la IA en la nave espacial sea un viaje gradual, dijo.
“Cuando pienso en los vuelos espaciales, es un objetivo de los sistemas autónomos que tiene sentido”, dijo Johnson. “El verdadero salto es cuando pasamos de la automatización a la autonomía, desde los pasos de programación que sabes que sucederán hasta un sistema que comienza a pensar por sí mismo. Cuando vayas al espacio, aparecerán cosas que no has programado. Hay una necesidad de lo real ”.
Proporcionado por el Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA