El equipo de Conceptos Avanzados de la Agencia Espacial Europea (ESA ACT) y el Laboratorio de Microvehículos Aéreos de la Universidad de Tecnología de Delft (MAVLab) han establecido una colaboración para llevar a cabo investigaciones sobre sistemas de control de IA basados en redes neuronales para misiones espaciales avanzadas. El estudio, recientemente publicado en Science Robotics, implicó probar estos sistemas de IA compitiendo con drones en el ‘Cyber Zoo’ de TU Delft para evaluar su rendimiento en condiciones del mundo real.
Dario Izzo, coordinador científico de ESA ACT, declaró que la colaboración tiene como objetivo utilizar redes neuronales entrenables para supervisar de forma autónoma maniobras complejas de naves espaciales, como transferencias interplanetarias y aterrizajes en superficies. El objetivo es optimizar las operaciones a bordo, aumentar la autonomía de la misión y mejorar la eficiencia en la utilización de los recursos a bordo.
Para validar la efectividad del enfoque de redes neuronales, los investigadores eligieron utilizar carreras de drones como entorno controlado para las pruebas. Los drones compitieron en un circuito establecido dentro del Cyber Zoo de TU Delft, proporcionando información sobre cómo estos sistemas de IA pueden adaptarse a situaciones imprevisibles.
Sebastien Origer, un becario de posgrado joven de ACT, destacó los beneficios del enfoque de Redes de Guía y Control de extremo a extremo (G&C Nets), que permite a las naves espaciales replanificar continuamente su trayectoria en función de los datos en tiempo real. Este enfoque resulta ser más eficiente en la gestión de operaciones de naves espaciales en comparación con los métodos de planificación tradicionales.
Christophe De Wagter, investigador principal en TU Delft, hizo hincapié en el desafío de cerrar la brecha entre la simulación y la realidad en la implementación de G&CNets en drones. Al abordar esta brecha de realidad durante el vuelo y entrenar la red neuronal en consecuencia, los drones pueden ajustar su trayectoria en función de las condiciones reales.
La colaboración entre ESA y TU Delft demuestra el potencial de los sistemas de control de IA basados en redes neuronales en la optimización de las operaciones de naves espaciales. Al utilizar las carreras de drones como campo de pruebas, los investigadores pueden refinar estos sistemas de IA para futuras misiones espaciales. Las ideas obtenidas de esta investigación también podrían informar el desarrollo de drones más eficientes y autónomos para diversas aplicaciones en la Tierra, mejorando su rendimiento en entornos desafiantes.