Per la prima volta nella storia un satellite è stato controllato da un’intelligenza artificiale nello spazio
CommentiPer la prima volta nella storia, un satellite è stato controllato direttamente da un’intelligenza artificiale nello spazio. L’esperimento, condotto dal team della Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) in Germania, a bordo del nanosatellite InnoCube, segna una tappa decisiva verso l’autonomia dei sistemi spaziali. Il test, realizzato il 30 ottobre 2025, ha dimostrato che un algoritmo di apprendimento profondo può pilotare in modo autonomo l’assetto di un satellite in orbita, senza intervento umano.
Le ruote di reazione
Durante il passaggio orbitale tra le 11.40 e le 11.49, l’IA sviluppata nell’ambito del progetto LeLaR (Learning Attitude Regulation) da Kirill Djebko, Tom Baumann, Erik Dilger, Frank Puppe e Sergio Montenegro, ha eseguito una manovra completa di orientamento che ha portato il satellite dal suo assetto iniziale a un nuovo assetto precedentemente specificato. Nello specifico, l’intelligenza artificiale ha utilizzato le ruote di reazione – piccoli volani interni che ruotano ad alta velocità per cambiare la direzione del satellite – per guidare il satellite dal suo assetto iniziale a quello obiettivo. Ogni variazione, quasi impercettibile, ha modificato l’orientamento del veicolo nello spazio.
Nei test successivi, l’IA ha avuto altre occasioni di manovra, confermando di saper gestire in autonomia le delicate variazioni d’assetto necessarie per allineare strumenti e antenne. Ogni correzione è avvenuta con sicurezza e precisione. Le ruote di reazione, cuore dei sistemi di controllo d’assetto satellitari, permettono di orientare un veicolo spaziale senza usare razzi o propulsori. Si basano sul principio di conservazione del momento angolare: accelerando o rallentando la rotazione delle ruote in direzioni opposte, il satellite ruota nella direzione desiderata. È come un pattinatore che cambia posizione muovendo le braccia o una trottola che si inclina modulando la propria velocità.
La rete neurale che ha imparato
Il sistema da loro sviluppato applica un approccio di Deep Reinforcement Learning, una branca del machine learning che consente a una rete neurale di apprendere strategie ottimali di controllo attraverso la simulazione. A differenza dei tradizionali algoritmi, che richiedono mesi di taratura manuale, l’IA di Würzburg ha imparato a gestire autonomamente l’orientamento, adattandosi alle variazioni delle condizioni orbitali senza ricalibrazioni. “Un successo davvero decisivo – ha detto Kirill Djebko della JMU – Abbiamo ottenuto la prima prova pratica al mondo che un controllore di assetto satellitare addestrato con il Deep Reinforcement Learning può operare con successo in orbita”.
Uno dei punti più critici è stato superare il cosiddetto “Sim2Real gap”, cioè la distanza tra la simulazione a Terra e il comportamento reale nello spazio. Dopo un intenso addestramento al suolo, il controllore IA è stato caricato a bordo di InnoCube e testato con successo in orbita, fornendo la prima prova concreta che un satellite può affidarsi interamente a un sistema di controllo intelligente. “Questo risultato apre la strada a una nuova generazione di sistemi di guida per satelliti, capaci di apprendere e reagire in autonomia – ha affermato il ricercatore Kirill Djebko –. È un passo concreto verso la piena autonomia nello spazio”.
Foto: Montenegro – Universität Würzburg
Emanuele Perugini
