Modelo predictivo basado en IA mejora el diseño de propulsores Hall para la exploración espacial

El Laboratorio de Propulsión Eléctrica de KAIST ha desarrollado un modelo predictivo basado en IA que mejora significativamente la precisión de las estimaciones de rendimiento de los propulsores Hall. Los propulsores Hall, conocidos por su eficiencia y relación de empuje a potencia, se utilizan ampliamente en constelaciones de satélites, eliminación de desechos espaciales y exploración espacial profunda. El nuevo modelo aborda las limitaciones de los métodos predictivos tradicionales, que luchan con la dinámica compleja del plasma dentro de los propulsores Hall.

El modelo de IA, entrenado con 18.000 puntos de datos generados por la herramienta de simulación numérica interna de KAIST, proporciona predicciones de rendimiento de alta precisión en segundos. Analiza parámetros críticos como el empuje y la corriente de descarga, teniendo en cuenta factores como la tasa de flujo de propulsor y el campo magnético. El modelo ha demostrado un error de predicción promedio inferior al 5% para los propulsores Hall de 700 W y 1 kW de KAIST, y menos del 9% para un propulsor de alta potencia de 5 kW.

Este avance reduce significativamente el tiempo y el costo asociados con el diseño iterativo, la creación de prototipos y las pruebas de los propulsores Hall. La aplicabilidad del modelo de IA se extiende más allá de los propulsores Hall, con aplicaciones potenciales en la fabricación de semiconductores, el procesamiento de superficies y el recubrimiento.

Un propulsor Hall CubeSat desarrollado utilizando la técnica de IA se probará en órbita este noviembre a bordo del CubeSat K-HERO 3U, cuyo lanzamiento está programado para el cuarto vuelo del cohete KSLV-2 Nuri. Los hallazgos de la investigación se publicaron en *Advanced Intelligent Systems* el 25 de diciembre de 2024.

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