Istraživači zato razvijaju AI sustave koji mogu predvidjeti kvarove, produljiti radni vijek satelita i smanjiti rizik od stvaranja novog svemirskog otpada.

Oko Zemlje kruži približno 16.000 aktivnih satelita koji omogućuju funkcioniranje brojnih usluga bez kojih je suvremeni život gotovo nezamisliv – od GPS navigacije i vremenskih prognoza do bankarskih transakcija, hitnih službi i satelitskog interneta. No taj će se broj tijekom sljedećih godina višestruko povećati.

Prema pojedinim procjenama, tijekom ovog desetljeća u orbiti bi moglo biti više od 100.000 satelita, dok konzervativnije prognoze govore o približno 60.000 novih letjelica do 2030. godine. Takav rast donosi i nove izazove u upravljanju sve gušćim orbitalnim prometom.

Sve veći rizik od sudara

Masovne satelitske konstelacije povećavaju svjetlosno onečišćenje koje otežava astronomska promatranja, ali i rizik od međusobnih sudara. Svaki novi sudar stvara dodatni svemirski otpad, čime raste mogućnost lančane reakcije poznate kao Kesslerov sindrom – scenarija u kojem bi se broj krhotina toliko povećao da bi pojedini dijelovi Zemljine orbite postali gotovo neupotrebljivi za buduće svemirske misije.

Problem predstavljaju i sateliti koji završe svoj radni vijek. Ako izgube mogućnost upravljanja ili se nekontrolirano vrate u atmosferu, mogu ugroziti druge svemirske letjelice, a u rijetkim slučajevima i područja na Zemlji.

Koliko je taj problem stvaran pokazao je i slučaj iz ožujka ove godine, kada se veliki NASA-in satelit nekontrolirano vratio u atmosferu iznad istočnog Tihog oceana. Većina letjelice izgorjela je pri ulasku u atmosferu, no stručnjaci su pomno pratili mogućnost da pojedini dijelovi prežive pad.

Satelite nije moguće servisirati

Za razliku od automobila ili zrakoplova, satelite nije moguće jednostavno povući na održavanje. Nakon lansiranja moraju godinama raditi u izrazito nepovoljnim uvjetima – izloženi intenzivnom kozmičkom zračenju, velikim temperaturnim oscilacijama i vakuumu svemira.

Danas se njihovo stanje prati analizom telemetrijskih podataka koje šalju na Zemlju. Inženjeri prate temperaturu, stanje baterija, potrošnju energije i rad svih ključnih sustava kako bi na vrijeme uočili moguće kvarove.

Takav model funkcionira desetljećima, ali postaje sve zahtjevniji kako broj satelita raste s nekoliko desetaka na stotine ili čak tisuće letjelica unutar jedne konstelacije.

AI za prediktivno održavanje

Zbog toga istraživači sve više primjenjuju umjetnu inteligenciju za prediktivno održavanje satelita. Cilj je da algoritmi prepoznaju prve znakove degradacije sustava prije nego što dođe do ozbiljnog kvara.

Posebna se pozornost posvećuje baterijama, koje s vremenom gube kapacitet, slično baterijama u pametnim telefonima ili električnim automobilima. Ako umjetna inteligencija dovoljno rano otkrije njihovo propadanje, operateri mogu prilagoditi način rada satelita, smanjiti potrošnju energije ili isključiti manje važne sustave kako bi mu produljili radni vijek.

Istraživači su u nedavnom radu koristili javno dostupne podatke o NASA-inim satelitskim baterijama kako bi trenirali modele strojnog učenja koji mogu prepoznati obrasce starenja i predvidjeti buduće performanse.

Takav pristup već se uspješno koristi u zrakoplovstvu, proizvodnji i energetici, gdje sustavi umjetne inteligencije otkrivaju potencijalne kvarove prije nego što dođe do skupih zastoja.

Sateliti koji uče jedni od drugih

Jedno od zanimljivijih rješenja je primjena federiranog učenja (federated learning). Umjesto stalnog slanja velikih količina podataka na Zemlju, svaki bi satelit lokalno analizirao vlastite podatke te s drugim satelitima ili zemaljskim centrima dijelio samo naučene modele i ključne zaključke.

Na taj bi način cijela satelitska mreža mogla zajednički učiti iz iskustava pojedinih letjelica, uz znatno manju potrošnju komunikacijskih resursa i energije.

AI nije čarobno rješenje

Ipak, umjetna inteligencija neće riješiti sve probleme orbitalnog prometa. Ne može ukloniti postojeći svemirski otpad niti spriječiti sve moguće sudare. Prije primjene u svemiru, ovakvi modeli moraju proći opsežna testiranja na povijesnim podacima, simuliranim kvarovima i laboratorijskim eksperimentima, a konačne odluke i dalje će donositi ljudi.

Kako broj satelita bude rastao prema desecima ili čak stotinama tisuća, njihovo autonomno praćenje i prediktivno održavanje vjerojatno će postati jedan od ključnih preduvjeta za sigurno funkcioniranje svemirske infrastrukture na kojoj počivaju komunikacije, navigacija, meteorologija i brojne druge usluge.