Explorarea spațiului se află în pragul unei noi ere. Una în care aspirațiile par să devină realitate mai mult decât oricând. Iar motorul acestei transformări nu este doar combustibilul, ci și inteligența artificială. În fiecare an, companii private și agenții spațiale lansează sute de rachete, iar numărul lor va crește odată cu planurile ambițioase pentru Lună, Marte și destinații încă neexplorate. Însă toate aceste misiuni depind de o provocare critică… găsirea unei propulsii mai eficiente, anunță The Conversation.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
O echipă de ingineri și cercetători de la „Space Studies Propulsion Lab”, din cadrul Universității din Dakota de Nord, explorează acum rolul pe care AI îl poate juca în proiectarea și operarea sistemelor de propulsie, de la motoare nucleare până la dispozitive exotice bazate pe fuziune. Iar concluzia lor este clară… AI învață mai repede decât noi și găsește soluții la care nici măcar specialiștii nu s-au gândit.
Învățarea prin experiență, aplicată rachetelor
La baza acestei revoluții se află machine learning, o ramură a AI capabilă să descopere tipare și soluții în volume uriașe de date. O variantă a acesteia, învățarea prin întărire, permite sistemelor să învețe la fel ca oamenii, prin experiență și încercări repetate.
Ca un exemplu, dacă un jucător de șah își perfecționează stilul prin mii de partide, un algoritm poate analiza în câteva ore milioane de scenarii de zbor, traiectorii sau configurări ale unui motor nuclear. Rezultatul? Soluții optimizate pentru misiuni spațiale extrem de complexe.
De la fisiune la fuziune: propulsia viitorului
Propulsia nucleară, odată considerată un vis îndepărtat, revine astfel în atenția inginerilor. Motoarele cu fisiune, tehnologie testată încă din anii ’60, ar putea reduce costurile și timpul necesar unei călătorii spre Marte. Iar conceptul și mai îndrăzneț, cel al fuziunii nucleare, promite performanțe și mai mari, dacă obstacolele tehnice pot fi depășite.
Aici intervine AI. Optimizarea formelor combustibilului, controlul fluxului de căldură sau menținerea plasmei la temperaturi de milioane de grade sunt probleme extrem de complicate pentru intuiția umană. Sistemele bazate pe învățare prin întărire pot însă simula și ajusta aceste variabile în timp real, dar și să găsească acele combinații imposibil de identificat manual.
AI, copilotul navelor de mâine
Rolul inteligenței artificiale nu se oprește la proiectare. În timpul misiunilor, sistemele autonome pot decide cum să folosească mai eficient combustibilul sau cum să schimbe modul de operare al unui satelit în funcție de situație.
Această flexibilitate este crucială mai ales pentru misiuni militare sau comerciale, unde sateliții trebuie să se adapteze rapid. Un exemplu este modelul LM400 al Lockheed Martin, capabil să îndeplinească misiuni diferite, de la avertizare timpurie privind rachetele până la supraveghere, în funcție de nevoi. Estimarea corectă a consumului de combustibil devine, astfel, vitală, iar AI își poate arăta utilitatea și aici.
