Immaginate di poter incontrare un visitatore proveniente da un altro sistema stellare, un oggetto vagante carico di segreti sulla formazione di pianeti lontani. Questi oggetti interstellari (ISO), come il famoso ‘Oumuamua e la cometa 2I/Borisov, sono messaggeri cosmici che potrebbero rivoluzionare la nostra comprensione degli esopianeti e dei loro sistemi solari. Tuttavia, intercettare questi viaggiatori spaziali non è un’impresa facile. Le loro orbite sono spesso poco conosciute, caratterizzate da inclinazioni elevate e velocità relative sorprendenti, rendendo le tradizionali missioni spaziali con intervento umano estremamente complesse.
È qui che entra in gioco un approccio innovativo: Neural-Rendezvous, un sistema di guida e controllo basato sull’apprendimento profondo, progettato per incontrare autonomamente e con elevata precisione oggetti in rapido movimento come gli ISO. Questa tecnologia, presentata in un recente articolo sul Journal of Guidance, Control, and Dynamics, promette di aprire nuove frontiere nell’esplorazione spaziale.
Il cuore di Neural-Rendezvous è una rete neurale profonda che funge da “pilota automatico” intelligente per la navicella spaziale. Questa rete viene addestrata utilizzando una funzione di perdita che mira a minimizzare l’errore nel tracciamento della traiettoria pianificata da un sistema di controllo predittivo del modello (MPC). In altre parole, il sistema impara a prevedere e correggere la rotta per raggiungere l’obiettivo interstellare nel modo più efficiente e accurato possibile.
Una caratteristica fondamentale di Neural-Rendezvous è la sua robustezza provata. I ricercatori hanno dimostrato matematicamente che il sistema garantisce un limite superiore esponenziale alla probabilità di errore nel raggiungimento dell’ISO. Questa prova si basa su un’analisi di stabilità stocastica incrementale, che tiene esplicitamente conto dell’incertezza sulla posizione e la velocità dell’oggetto interstellare. Immaginate di dover colpire un proiettile in movimento con un altro proiettile, senza sapere esattamente dove si troverà: Neural-Rendezvous fornisce una “garanzia” che, con alta probabilità, il bersaglio verrà centrato.
Per rendere il sistema ancora più efficace, Neural-Rendezvous utilizza un controllo di tracciamento a norma minima puntuale che agisce sulla politica di guida fornita dalla rete neurale. Questo meccanismo assicura che la navicella segua la traiettoria desiderata nel modo più efficiente dal punto di vista energetico.
L’efficacia di Neural-Rendezvous non è solo teorica. Attraverso simulazioni numeriche su 100 potenziali ISO, il sistema ha dimostrato di rispettare i limiti di errore previsti. Inoltre, le prestazioni sono state validate empiricamente utilizzando un simulatore di navicella spaziale e in scenari complessi come la riconfigurazione di sciami di veicoli aerei senza pilota (UAV) in situazioni di elevato conflitto. Queste validazioni in contesti diversi evidenziano la versatilità e l’affidabilità di Neural-Rendezvous.
Il team di ricerca dietro Neural-Rendezvous proviene dal California Institute of Technology (Caltech) e dal Jet Propulsion Laboratory (JPL) della NASA. Questo progetto rappresenta un importante passo avanti verso la realizzazione di missioni spaziali autonome capaci di esplorare i misteriosi oggetti che vagano tra le stelle. Grazie all’intelligenza artificiale e a solide basi teoriche, il futuro dell’esplorazione interstellare potrebbe essere più vicino di quanto immaginiamo.
In sintesi, Neural-Rendezvous offre una soluzione promettente per la sfida di incontrare oggetti interstellari, grazie a:
- Un approccio di guida e controllo basato sull’apprendimento profondo.
- Una rete neurale addestrata per minimizzare l’errore di tracciamento della traiettoria.
- Una robustezza provata matematicamente, con un limite superiore all’errore di consegna.
- Validazione attraverso simulazioni e esperimenti pratici.
Questa tecnologia potrebbe segnare l’inizio di una nuova era nell’esplorazione del cosmo, permettendoci di studiare da vicino i mattoni fondamentali di altri sistemi planetari.
Stefano Camilloni
