Würzburg AI stuurt Satellietoriëntatie Autonoom aan: Wereldprimeur in Baan

Onderzoekers van de Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) hebben een wereldprimeur gerealiseerd door de autonome besturing van de oriëntatie van een satelliet in een baan om de aarde met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) succesvol te demonstreren. Deze ontwikkeling belooft de operationele efficiëntie en veiligheid van toekomstige ruimtevaartmissies significant te verbeteren.

Nauwkeurige aanpassingen van de stand, of 'attitude', zijn essentieel voor ruimtevaartuigen om instrumenten correct uit te lijnen, de thermische belasting door zonnestraling te beheersen en noodzakelijke herpositioneringen uit te voeren. Traditioneel berusten deze taken op menselijke operatoren of vooraf vastgelegde softwareprotocollen, wat inherent traag is en een gebrek aan flexibiliteit vertoont bij onverwachte gebeurtenissen in de ruimte.

Het team van de JMU, onder leiding van Professor Sergio Montenegro, ontwikkelde een AI-gebaseerde houdingsregelaar voor de 3U-nanosatelliet genaamd InnoCube. Tijdens een satellietpassage op 30 oktober 2025, tussen 11:40 en 11:49 uur CET, voerde de AI-agent een volledige houdingsmanoeuvre autonoom uit, waarbij de oriëntatie van de satelliet naar een vooraf ingestelde doelstand werd bijgesteld met behulp van reactiewielen. Deze succesvolle demonstratie in de baan was een kernonderdeel van het In-Orbit Demonstrator for Learning Attitude Control (LeLaR) project.

De kern van de innovatie ligt in de toegepaste methode: de Würzburg-controller is niet gebaseerd op traditionele, vaste algoritmen, maar maakt gebruik van een Deep Reinforcement Learning (DRL) benadering. Dit is een tak van machine learning waarbij een neuraal netwerk in een gesimuleerde omgeving autonoom de optimale besturingsstrategie leert door middel van vallen en opstaan. Een grote technische uitdaging was het overbruggen van de 'Sim2Real-kloof', wat inhield dat gegarandeerd moest worden dat de in simulatie getrainde controller ook feilloos functioneert op de daadwerkelijke satelliet in de ruimte.

De sleutelfiguren binnen het LeLaR-team omvatten Dr. Kirill Djebko, Tom Baumann, Erik Dilger, Professor Frank Puppe en Professor Sergio Montenegro. Het LeLaR-project wordt beheerd door het Duitse Ruimtevaartagentschap bij het DLR en ontvangt sinds juli 2024 financiering van circa €430.000 van het Duitse federale ministerie van Economische Zaken en Energie (BMWE). De succesvolle implementatie zou de noodzaak van menselijke tussenkomst kunnen minimaliseren en snellere responsen op dynamische omstandigheden in de ruimte mogelijk maken, wat de ontwikkeling van nieuwe, geavanceerde AI-controllers voor diverse satellietplatforms kan versnellen.