SAN FRANCISCO — In Orbit Aerospace hat einen AFWERX-Vertrag über 1,8 Millionen US-Dollar erhalten, um künstliche Intelligenz einzusetzen, um Anomalien im Hyperschallflug zu erkennen und zu bewältigen.
In Orbit entwickelt maschinelle Lernwerkzeuge, um „zuverlässigere Flugbetrieb über den gesamten Flugbereich zu ermöglichen“, sagte CEO und Mitbegründer Ryan Elliott gegenüber SpaceNews.
In erster Linie konzentriert sich In Orbit auf die Logistik und Infrastruktur von Drittanbietern für die Weltraumproduktion und -forschung. In Orbit plant, Fracht zu und von Raumstationen zu transportieren.
Da Rückflüge durch die Erdatmosphäre mit Hyperschallgeschwindigkeit durchgeführt werden, sind die Ingenieure von In Orbit bestrebt, künstliche Intelligenz einzusetzen, um Fahrzeuge zuverlässiger zu machen.
In Phase 1 des AFWERX Small Business Technology Transfer (STTR)-Programms arbeitete In Orbit mit dem Center for National Security Initiatives (NSI) der University of Colorado, Boulder, zusammen, um maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln, um Hyperschallfahrzeuganomalien während des Fluges zu erkennen.
„Eine der größten Herausforderungen für Hyperschallfahrzeuge ist, dass es für einen Menschen fast unmöglich ist, in Echtzeit effektive Entscheidungen zu treffen, um Anomalien oder unerwünschte Bedingungen während des Fluges zu entschärfen“, sagte Ishaan Patel, Chief Technology Officer von In Orbit.
Das experimentelle Hyperschall-Gleitfahrzeug der Defense Advanced Research Projects Agency, Hypersonic Technology Vehicle 2, erreichte beispielsweise während eines neunminütigen Testflugs eine geschätzte Geschwindigkeit von Mach 20.
Für das STTR der Phase 2 werden In Orbit und NSI maschinelles Lernen einsetzen, „um nicht nur Anomalien und Fehler an Bord des Fahrzeugs zu erkennen, sondern auch diese Fehler zu verwalten und fundierte Entscheidungen zu treffen, um das Risiko für die Mission und das Fahrzeug zu verringern“, sagte Patel. Wenn die Algorithmen erfolgreich sind, werden sie auch „die Kosten senken und den Missionserfolg erhöhen“, fügte er hinzu.
Ein herausfordernder Aspekt dieser Initiative, wie bei vielen KI-bezogenen Projekten, ist das Auffinden von Daten zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Glücklicherweise verfügt NSI über Expertise in der Identifizierung verfügbarer Datensätze und der Erstellung von Trainingsdaten, sagte Patel.
„Wir haben einen umfangreichen Katalog an Daten, auf den wir zurückgreifen können“, sagte Patel. „Im Rahmen dieser Bemühungen werden wir auch synthetische Trainingsdaten erstellen.“
Im Rahmen eines anderen AFWERX-Vertrags untersuchen In Orbit und die University of Colorado, Boulder, das Andocken von Raumschiffen mit elektrostatischer Adhäsionstechnologie.
In Orbit, das 2020 gegründet wurde, betreibt Forschung und Entwicklung in einer 1.707 Quadratmeter großen Anlage in Torrance, Kalifornien.