Дослідницька команда Юліус-Максиміліанського університету Вюрцбурга (JMU) успішно випробувала на орбіті контролер орієнтації супутника, заснований на штучному інтелекті.
Це перший подібний експеримент у світі. Тестування відбулося на борту наносупутника InnoCube формату 3U.
30 October 2025 року під час проходу супутника агент ШІ, розроблений у JMU, здійснив повний маневр орієнтації на орбіті, fully controlled by artificial intelligence. Using flywheels, The AI guided the satellite from its current initial orientation to a given target orientation. У наступних тестах він також успішно та безпечно керував супутником до цільової орієнтації. Дослідницька команда LeLaR таким чином зробила вирішальний крок до космічної автономності.
Проєкт In-Orbit Demonstrator for Learning Attitude Control (LeLaR) aims to develop autonomous next-generation orientation control systems. The main focus is on development, training and on-orbit testing of the controller based on artificial intelligence installed on the InnoCube nanosatellite. Stabilization of satellites in orbit prevents their chaotic rotation. in addition, the orientation controllers are also used to point the spacecraft in the desired direction during shooting, or for better communication with a ground station.
The peculiarity of this work is that, that the Würzburg controller was not created using traditional, fixed algorithms. Instead, the researchers took a deep reinforcement learning approach (DRL) - the field of machine learning, in which a neural network autonomously learns the optimal control strategy in a simulated environment.
The key advantage of the DRL approach is its speed and flexibility in comparison
з класичним розробленням систем керування. Традиційні контролери орієнтації часто потребують тривалого ручного налаштування параметрів інженерами – іноді це займає місяці або навіть роки. Метод DRL автоматизує цей процес. in addition, він відкриває можливість створювати контролери, які автоматично адаптуються до відмінностей між очікуваними та фактичними умовами, усуваючи необхідність у тривалому ручному переналаштуванні.
Перед впровадженням контролер ШІ був навчений на Землі у високодеталізованій симуляції, а потім завантажений у польотну модель супутника на орбіті. Одним із найбільших викликів було подолання так званого розриву між симуляцією та реальністю (Sim2Real) — забезпечення того, щоб контролер, навчений у симуляції, також ефективно працював на реальному супутнику в космосі.
Успішно продемонструвавши контролера на основі ШІ на орбіті, команда Вюрцбурга показала, that artificial intelligence can be reliably applied in safety-critical space missions. This should greatly increase the acceptability of AI methods in the future
in aeronautics and space research. Growing confidence in such technology is a crucial step toward future autonomous missions, example, interplanetary or deep space missions, where human intervention is impossible due to vast distances or communication delays.
Source: https://universemagazine.com