Un'AI controlla per la prima volta un satellite in orbita: l'esperimento tedesco segna una svolta verso l'autonomia spaziale

Per la prima volta nella storia, un'intelligenza artificiale ha controllato in modo completamente autonomo un satellite in orbita, portando a termine con successo una manovra di assetto senza alcun intervento umano. L'esperimento è stato realizzato dal team di ricerca dell'Università Julius Maximilian di Würzburg (JMU), che ha sviluppato e testato un controllore d'assetto basato su AI a bordo del nanosatellite InnoCube.

Durante il passaggio orbitale del 30 ottobre 2025, tra le 11:40 e le 11:49 CET, l'agente intelligente ha eseguito una rotazione completa, modificando l'orientamento del satellite fino a raggiungere la posizione target. Il sistema ha ripetuto la manovra con successo in ulteriori sessioni di test, dimostrando una stabilità e una precisione paragonabili - e in alcuni casi superiori - a quelle dei controllori tradizionali.

Il progetto, denominato LeLaR (In-Orbit Demonstrator for Learning Attitude Control), è sostenuto dal Ministero federale tedesco per l'Economia e l'Energia e gestito dall'Agenzia Spaziale Tedesca presso il DLR. Il suo obiettivo è sviluppare una nuova generazione di controllori di assetto autonomi, capaci di imparare e adattarsi in condizioni reali di missione.

La tecnologia impiegata si basa sul deep reinforcement learning (DRL), un ramo del machine learning in cui una rete neurale apprende attraverso tentativi ed errori in un ambiente simulato, migliorando progressivamente la propria strategia di controllo. A differenza degli algoritmi statici tradizionali - che richiedono lunghi processi di calibrazione manuale - il DRL consente di ottenere sistemi flessibili e autoadattivi, capaci di rispondere in tempo reale a variazioni impreviste delle condizioni orbitali.

Una delle sfide principali è stata superare la cosiddetta Sim2Real gap, ossia la differenza tra il comportamento appreso in simulazione e quello necessario in ambiente reale. "Abbiamo ottenuto la prima prova concreta che un controllore d'assetto addestrato con il deep reinforcement learning può operare con successo nello spazio", ha dichiarato Kirill Djebko, membro del team di ricerca.

Secondo Tom Baumann, il successo del test "dimostra che l'AI può eseguire manovre autonome reali e precise, non solo in simulazione". Una conquista che apre la strada a missioni spaziali di nuova generazione, in cui i satelliti potranno reagire autonomamente a guasti o variazioni orbitali senza attendere comandi da Terra - un fattore cruciale per l'esplorazione interplanetaria, dove i ritardi di comunicazione possono essere di ore.

Il nanosatellite InnoCube, sviluppato in collaborazione con la Technische Universität Berlin, integra anche un innovativo sistema di comunicazione interna wireless denominato SKITH (Skip The Harness). Questa soluzione sostituisce i cablaggi tradizionali con collegamenti radio interni, riducendo massa, complessità e potenziali punti di guasto.

Secondo Sergio Montenegro, coordinatore del progetto, "questa dimostrazione pone le basi per missioni di lunga durata e per l'esplorazione interplanetaria basata su sistemi intelligenti e adattivi". Il risultato raggiunto, oltre a rafforzare la fiducia nell'applicazione dell'intelligenza artificiale in ambiti critici come quello aerospaziale, rappresenta un tassello fondamentale verso l'obiettivo della piena autonomia nello spazio.

Il team della JMU punta ora a estendere la tecnologia a scenari più complessi, con l'ambizione di sviluppare controllori sempre più efficienti e generalizzabili per piattaforme satellitari di nuova generazione.