Lo spazio è sempre stato considerato l'ultima frontiera dell'esplorazione umana. Ora sta diventando anche l'ultima frontiera per l'intelligenza artificiale.
A dicembre il Jet Propulsion Laboratory della NASA ha utilizzato i modelli Claude di Anthropic per pianificare due percorsi di marcia del rover Perseverance. I pianificatori umani hanno verificato e corretto il percorso prima del caricamento.
A maggio la NASA e IBM hanno collocato un modello di IA compresso sulla Stazione Spaziale Internazionale e su un satellite. Esso ha identificato inondazioni e nuvole dall'orbita: è il primo test del genere nello spazio.
A luglio gli astronauti sulla ISS hanno testato un grande modello linguistico per rispondere a domande sulle procedure di manutenzione.
Questi esperimenti riflettono un cambiamento nell'ingegneria spaziale. Per decenni gli ingegneri sulla Terra hanno definito con precisione le azioni del veicolo nello spazio. Ora i ricercatori verificano se sistemi non deterministici come l'IA generativa possano dare ai veicoli la flessibilità di interpretare l'ambiente e pianificare i compiti.
Robert Ambrose, ex capo del dipartimento di software, robotica e simulazione della NASA, osserva: gli ingegneri hanno sempre evitato esiti non deterministici, perché il comportamento del sistema dipende dal percorso con cui è giunto alla situazione.
Tuttavia, per missioni come l'immersione nel pennacchio d'acqua su Europa, la luna di Giove, la decisione deve essere presa all'istante: il segnale dalla Terra arriverebbe troppo tardi. «È del tutto impossibile senza una vera autonomia», afferma Ambrose.
L'azienda Icarus Robotics sta sviluppando il sistema robotico a volo libero Joy. Dopo i test in assenza di gravità in Canada, si prevede di inviarlo sulla ISS per spostare carichi tra i moduli. L'azienda inizia con la teleoperazione per raccogliere dati utili all'addestramento al lavoro autonomo.
Il problema sta nella fisica della microgravità: i modelli addestrati sulla Terra falliscono immediatamente nello spazio. I dati provenienti dall'ambiente reale sono quasi assenti, e l'azienda costruisce un proprio dataset da simulazioni e test.
Ufuk Topcu dell'Università del Texas ad Austin sottolinea: l'obiettivo non è garantire l'assenza di errori. Bisogna iniziare con applicazioni limitate, studiare il comportamento dei sistemi e ampliarne gradualmente l'uso.
Il boom commerciale nello spazio accelera l'innovazione: le missioni vengono sviluppate e lanciate più rapidamente che mai.
