Russlands Sojus MS-24-Raumschiff mit drei Raumfliegern an Bord nähert sich der Internationalen Raumstation zum Andocken am 15. September 2023 (Bildnachweis: NASA TV)
Das Andocken eines Raumschiffs an ein anderes ist eine heikle Angelegenheit. Ganz gleich, um welches Raumschiff es sich handelt, das Andocken erfordert eine Reihe äußerst präziser Manöver. Ein Fehler kann zu einem schweren Absturz und einem katastrophalen Scheitern der Mission führen.
Vorhersehbar ist das Andocken ohne einen Menschen auf dem Pilotensitz unglaublich heikel. Automatisches Andocken ist in der Erdumlaufbahn möglich, aber wenn Ingenieure wirklich selbstfahrende, autonome Raumfahrzeuge bauen wollen, die in der Lage sind, Andockvorgänge durchzuführen, müssen sie ihnen die Fähigkeit verleihen, ihre eigenen Andockmanöver zu planen. Die meisten heutigen Raumfahrzeuge haben diese Fähigkeit einfach nicht. Einige Forscher haben jedoch einen Plan ausgearbeitet: Sie delegieren diese Aufgabe an ein System der künstlichen Intelligenz, das dem System hinter ChatGPT sehr ähnlich ist.
Forscher versuchen schon seit den 1960er Jahren, also seit den Anfängen des Raumfahrtzeitalters, Computer dazu zu bringen, Andockmanöver durchzuführen. Das Problem war jedoch, dass man für die korrekte Berechnung der erforderlichen Flugbahnen für ein genaues Andocken eine Menge Rechenleistung benötigt. Ein Raumfahrzeug, das versucht, sich selbst von der Erde weg anzudocken, oder ein Raumfahrzeug, das keinen zuverlässigen Kontakt zur Bodenkontrolle hat, muss die Zahlen mit seinem eigenen Bordcomputer berechnen – bei dem es sich normalerweise nicht um einen Supercomputer handelt.
„Damit die Autonomie über Milliarden von Kilometern im Weltraum einwandfrei funktioniert, müssen wir es so machen, dass die Bordcomputer damit umgehen können“, sagt Simone D’Amico, Professorin für Luftfahrt an der Stanford University und eine der Forscherinnen, in einer Erklärung.
D’Amico und Kollegen haben eine alternative, auf künstlicher Intelligenz basierende Methode entwickelt. Ihre Methode stützt sich auf die Transformer-Architektur. Dabei handelt es sich um dieselbe Art des maschinellen Lernens, die auch ChatGPT und viele andere KI-Chatbots antreibt. Die Forscher nennen es „Autonomous Rendezvous Transformer“ oder ART. Anstatt sich wie ChatGPT mit Wörtern zu befassen, verarbeitet ART jedoch die Flugbahnen von Raumfahrzeugen.
Das Ziel ist, dass ein Raumfahrzeug ART mit seiner eigenen Hardware an Bord betreibt. ART steckt noch in den Kinderschuhen, aber die Forscher haben es bereits in Computersimulationen getestet. Jetzt wollen sie es in einer simulierten Weltraumumgebung testen. Wenn sie dort zeigen können, dass es funktioniert, können sie ART in die Umlaufbahn bringen.
Die Forscher präsentierten ihre Arbeit auf der IEEE Aerospace Conference im März 2023, nachdem ein Vorabdruck im Oktober 2023 auf arxiv veröffentlicht worden war.
