Une nouvelle technologie d'intelligence artificielle pourrait accélérer le diagnostic des défauts physiques dans les systèmes d'engins spatiaux et de vols spatiaux, améliorer l'efficacité de la mission en réduisant les temps d'arrêt.

La recherche en intelligence artificielle pour la résilience des engins spatiaux (RAISR) est un logiciel développé par Evana Gizzi, stagiaire de Pathways, qui travaille au Goddard Space Flight Center de la NASA à Greenbelt, Maryland. Avec RAISR, l'intelligence artificielle pourrait diagnostiquer les défauts en temps réel dans les engins spatiaux et les systèmes de vol spatiaux en général.

"Le vaisseau spatial qui signale une panne est comme une voiture avec un témoin de contrôle allumé, " dit Gizzi. " Tu sais qu'il y a un problème, mais ne peut pas nécessairement expliquer la cause. C'est là qu'intervient l'algorithme RAISR, diagnostiquer la cause comme un bouchon d'essence desserré."

À l'heure actuelle, la capacité de faire des inférences sur ce qui se passe qui vont au-delà des arbres de défaillance traditionnels « si-alors-autre » est quelque chose que seuls les humains peuvent faire, dit Gizzi.

Le diagnostic actuel de l'arbre de défaillance dépend du fait que la physique est simple et déjà connue des ingénieurs et des scientifiques. Par exemple, si la température d'un instrument descend trop bas, le vaisseau spatial peut détecter cette situation et allumer les radiateurs. Si le courant dans une ligne augmente, le vaisseau spatial peut travailler pour isoler le circuit incriminé. Dans les deux cas, le vaisseau spatial sait simplement que si "A" se produit, répondez en faisant « B ». Ce que le vaisseau spatial ne peut pas faire, c'est comprendre ce qui a causé ces événements, en particulier dans les cas de défaillance inattendus :que le vaisseau spatial soit entré dans l'ombre de la Terre ou qu'un micrométéoroïde ait endommagé un circuit.

Ces types de conclusions nécessitent la capacité de suivre une chaîne logique d'inférences non triviales - quelque chose comme le raisonnement humain, dit Gizzi. L'intelligence artificielle (IA) pourrait même être en mesure de relier la baisse de température du vaisseau spatial à un dysfonctionnement de son système de régulation thermique interne :un exemple de panne plus catastrophique.

Signaler de telles fautes à un humain sur le terrain ne prend pas seulement du temps, mais coûte des ressources précieuses en termes de réseaux de communication et de bande passante pour les petites missions en orbite terrestre, ou encore pour explorer des planètes lointaines, où la bande passante vers les contrôleurs sur Terre est limitée par la distance.

Dans d'autres circonstances, comme orbiter derrière une autre planète ou la Lune, le contact n'est tout simplement pas disponible. Les ordinateurs excellent également par rapport aux contrôleurs humains lorsqu'une inférence appropriée doit être effectuée extrêmement rapidement en utilisant plusieurs types de données disparates.

Dans ses stades actuels, RAISR ne contrôlerait en aucun cas activement le vaisseau spatial, mais facilite le diagnostic en trouvant des associations qu'un humain peut manquer.

Michael Johnson, le technologue en chef de la Direction de l'ingénierie et de la technologie chez Goddard, les modes de sécurité actuels font perdre un temps précieux parce que la collecte de données scientifiques cesse, alors qu'une technologie qui pourrait diagnostiquer et résoudre un défaut pourrait conduire à un retour plus rapide aux opérations de vol normales.

RAISR utilise une combinaison d'apprentissage automatique et de techniques d'IA classiques. Alors que les techniques basées sur l'apprentissage automatique peuvent être particulièrement utiles pour diagnostiquer les pannes, sa performance dépend d'une grande quantité de données diverses, Gizzi a dit, et résout donc généralement les défauts qui se sont produits dans le passé. Avec des anomalies, qui sont des fautes qui n'ont jamais été vécues, il n'y a peut-être tout simplement pas assez de données pour créer un raisonnement solide avec des techniques basées sur l'apprentissage automatique. C'est là qu'intervient l'IA classique, Gizzi a dit, faciliter le raisonnement dans des situations plus compliquées qui ne disposent pas de données antérieures pour éclairer les décisions.

La technologie de Gizzi aide à établir des connexions qui sont extraordinairement difficiles à établir par les humains, dit Conrad Schiff, un chef adjoint pour la technologie dans la division de génie logiciel chez Goddard.

"Ce n'est pas seulement un système automatisé, " a déclaré Schiff. " C'est un système autonome qui tente de révéler comment il est arrivé au " polar ". Présentant les preuves comme un détective à la fin d'un roman policier, afin que nous puissions tous voir qui est coupable de meurtre, c'est le même principe ici. Il comprend ces associations, il nous aide à comprendre son raisonnement pour arriver à sa conclusion.

RAISR permet une meilleure collecte de données et d'observations en réduisant les ressources nécessaires à la maintenance des systèmes eux-mêmes, ajouta Schiff. "C'est moins glamour, c'est plus graveleux, mais il s'agit de s'assurer que la santé et la sécurité de la chose produisant les données sont maintenues du mieux que nous pouvons."

En général, L'IA peut agir comme un cerveau supplémentaire dans le vaisseau spatial.

« Vous prenez un ingénieur ou un scientifique du laboratoire et en mettez une copie simplifiée dans le vaisseau spatial, afin qu'ils puissent prendre des décisions intelligentes in situ, " a déclaré Johnson.

Les prochaines étapes de RAISR comprennent une démonstration sur une petite mission satellite, Gizzi a dit, où il peut prendre des décisions de diagnostic en temps réel à comparer avec le contrôle au sol.

Alors que de plus en plus de missions adoptent des techniques d'IA, Johnson a dit, les approches de test peuvent devoir changer. Des protocoles rigoureux qui testent tous les scénarios possibles peuvent ne pas s'appliquer. Cette, combiné avec le changement culturel de la résolution des problèmes au sol à laisser les systèmes en orbite résoudre les problèmes eux-mêmes, fait de l'IA dans un vaisseau spatial un voyage incrémentiel, il a dit.

"Quand je pense aux vols spatiaux, c'est une cible pour les systèmes autonomes qui a du sens, " a déclaré Johnson. " Le véritable saut se produit lorsque nous allons au-delà de l'automatisation à l'autonomie, à partir des étapes de programmation dont vous savez qu'il arrivera au système de commencer à penser par lui-même. Quand tu vas dans l'espace lointain, il va y avoir des choses pour lesquelles vous n'avez pas programmé. Le besoin est vraiment là."