Das Labor für elektrische Antriebe der KAIST hat ein KI-gestütztes Vorhersagemodell entwickelt, das die Genauigkeit der Leistungsschätzungen von Hall-Triebwerken deutlich verbessert. Hall-Triebwerke, bekannt für ihre Effizienz und ihr Schub-Leistungs-Verhältnis, werden häufig in Satellitenkonstellationen, der Entfernung von Weltraumschrott und der Erforschung des Weltraums eingesetzt. Das neue Modell behebt die Einschränkungen traditioneller Vorhersagemethoden, die mit der komplexen Plasmadynanik innerhalb von Hall-Triebwerken zu kämpfen haben.
Das KI-Modell, das auf 18.000 Datenpunkten trainiert wurde, die mit dem internen numerischen Simulationswerkzeug der KAIST generiert wurden, liefert hochgenaue Leistungsprognosen innerhalb von Sekunden. Es analysiert kritische Parameter wie Schub und Entladestrom unter Berücksichtigung von Faktoren wie Treibstoffdurchflussrate und Magnetfeld. Das Modell hat eine durchschnittliche Vorhersagegenauigkeit von weniger als 5 % für die 700-W- und 1-kW-Hall-Triebwerke der KAIST und weniger als 9 % für ein 5-kW-Hochleistungstriebwerk gezeigt.
Dieser Fortschritt reduziert den Zeit- und Kostenaufwand für iterative Konstruktion, Prototypenbau und Tests von Hall-Triebwerken erheblich. Die Anwendbarkeit des KI-Modells reicht über Hall-Triebwerke hinaus, mit potenziellen Anwendungen in der Halbleiterherstellung, Oberflächenbearbeitung und Beschichtung.
Ein CubeSat-Hall-Triebwerk, das mit der KI-Technik entwickelt wurde, wird im November dieses Jahres an Bord des K-HERO 3U CubeSat getestet, dessen Start für den vierten Flug der KSLV-2 Nuri-Rakete geplant ist. Die Forschungsergebnisse wurden am 25. Dezember 2024 in *Advanced Intelligent Systems* veröffentlicht.