SAN FRANCISCO — In Orbit Aerospace ganó un contrato de AFWERX de $1.8 millones para emplear inteligencia artificial para detectar y gestionar anomalías en vuelos hipersónicos.
In Orbit está desarrollando herramientas de aprendizaje automático para "permitir operaciones de vuelo más confiables en todo el rango de envolventes de vuelo", dijo Ryan Elliott, CEO y cofundador, a SpaceNews.
Principalmente, In Orbit se centra en la logística y la infraestructura de terceros para la fabricación e investigación espacial. In Orbit planea transportar carga hacia y desde estaciones espaciales.
Dado que los viajes de regreso a través de la atmósfera terrestre se realizarán a velocidades hipersónicas, los ingenieros de In Orbit están ansiosos por utilizar la inteligencia artificial para hacer que los vehículos sean más confiables.
Durante la Fase 1 del programa de Transferencia de Tecnología de Pequeñas Empresas (STTR) de AFWERX, In Orbit trabajó con el Centro de Iniciativas de Seguridad Nacional (NSI) de la Universidad de Colorado, Boulder, para crear algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías de vehículos hipersónicos a medida que ocurrieran.
"Uno de los principales desafíos para los vehículos hipersónicos es que es casi imposible para un humano tomar decisiones efectivas en tiempo real para mitigar cualquier anomalía o condición indeseable durante el vuelo", dijo Ishaan Patel, director de tecnología de In Orbit.
El vehículo de planeo hipersónico experimental de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa, Hypersonic Technology Vehicle 2, por ejemplo, alcanzó una velocidad estimada de Mach 20 durante un vuelo de prueba de nueve minutos.
Para el STTR de la Fase 2, In Orbit y NSI utilizarán el aprendizaje automático "no solo para detectar anomalías y fallas a bordo del vehículo, sino para gestionar esas fallas y tomar decisiones informadas para reducir el riesgo para la misión y el vehículo", dijo Patel. Si tienen éxito, los algoritmos también "reducirán los costos y aumentarán el éxito de la misión", agregó.
Un aspecto desafiante de esta iniciativa, como muchos proyectos relacionados con la IA, es encontrar datos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Afortunadamente, NSI tiene experiencia en identificar conjuntos de datos disponibles y crear datos de entrenamiento, dijo Patel.
"Tenemos un extenso catálogo de datos al que podemos acceder", dijo Patel. "Como parte de este esfuerzo, también vamos a crear datos de entrenamiento sintéticos".
Bajo otro contrato de AFWERX, In Orbit y la Universidad de Colorado, Boulder, están explorando el acoplamiento de naves espaciales con tecnología de adhesión electrostática.
In Orbit, fundada en 2020, realiza investigación y desarrollo en una instalación de 1,707 metros cuadrados en Torrance, California.