Forskere utvikler robotnettverk for å lage smarte satellitter

Forskere utvikler for tiden uavhengige robotnettverk som arbeider sammen for å lage smarte satellitter. Disse smarte satellittene kan deretter brukes til å reparere andre i rommet. For tiden er det ekstremt vanskelig å gjøre noe med ødelagte satellitter, noe som skjer ganske ofte. Fordi det ikke finnes noen reell løsning, ender de dyre satellittene med å gå i bane rundt jorden i årevis før de trekkes tilbake inn i atmosfæren av gravitasjonen. 

Ou Ma, en professor fra University of Cincinnati, utvikler robotteknologi for å fikse satellittene i bane før de går i stykker. Han leder Intelligent Robotics and Autonomous Lab ved universitetet, og han ønsker å lage robot-satellitter som kan koble seg til andre satellitter for reparasjon og drivstoffpåfylling. 

Den beste reparasjonssatellitten vil være i stand til å utføre flere oppgaver, ifølge Ma. Han har en lang karriere med ulike prosjekter som omhandler robot-arme på Den internasjonale romstasjonen, samt det tidligere romfergeprogrammet.

I laboratoriet arbeider Ma og UC-seniorforsker Anoop Sathyan med robotnettverk som arbeider uavhengig og samarbeidende på en felles oppgave. 

I deres siste studie brukte de en gruppe roboter og testet dem med et nytt spill som involverte strenger for å flytte en festet token til et målpunkt på et bord. Robotene kontrollerer hver en streng, så de trenger hjelp fra andre for å flytte tokenet til riktig plass. For å gjøre dette, slipper eller øker de spenningen på strengen i respons til hver robots handling.

Teamet bruker en kunstig intelligens kalt genetisk fuzzy logikk, og de klarte å få tre roboter, senere fem, til å flytte tokenet til ønsket plass. 

Resultatene av forskningen og eksperimentene ble publisert i tidsskriftet Robotica denne måneden. 

Når forskerne brukte fem forskjellige roboter, lærte de at oppgaven kan fullføres selv om en av dem feiler. 

“Dette vil være særlig sant for problemer med større antall roboter hvor ansvarligheten for en enkelt robot vil være lav,” konkluderte forskerne.

Ifølge Ma har hver satellittoppskyting muligheten for talløse problemer, og det er nesten alltid umulig å gjøre noe med det når satellitten er deployert. 

Tidligere i år feilerte en Intelsat-satellitt på 400 millioner dollar, like stor som en liten skolebuss, etter å ha nådd en høy elliptisk bane. Noen av de første 60 Starlink-satellittene som ble skutt opp av SpaceX feilerte også i år. I tilfelle SpaceX var satellittene designet til å gå i bane rundt jorden i lav høyde, noe som gjorde at de forsvant etter noen år.

Det mest kjente tilfelle skjedde i 1990 da Hubble-romteleskopet ble deployert. NASA lærte senere at speilet var krummet, og en påfølgende reparasjonsoppdrag om bord på romfergen Endeavor fant sted i 1993. Denne oppdraget gikk ut på å erstatte speilet, noe som gjorde at bilder av universet kunne komme tilbake til jorden. 

Å sende mennesker til rommet for å reparere satellitter er ekstremt dyrt, ifølge Ma. Oppdragene kan koste milliarder av dollar og er vanskelige å fullføre.

Problemene blir mer fremtredende hver gang en satellitt skytes opp. 

“Store kommersielle satellitter er dyre. De går tom for drivstoff eller feiler eller bryter sammen,” sa Ma. “De ville ønske å kunne gå opp der og fikse det, men nå er det umulig.”

NASA planlegger å skyte opp en satellitt i 2022 som kan fylle drivstoff på andre i lav jordbane. De skal ut på å interceptere og fylle drivstoff på en amerikansk regjerings-satellitt. Prosjektet heter Restore-L, og det forventes å være bevis på konsept for autonome satellittreparasjoner, ifølge NASA.

Maxar, et selskap fra Colorado, vil være ansvarlig for romfartøys-infrastruktur og robot-arme for prosjektet. 

Ifølge John Lymer, sjefrobotiker hos Maxar, feiler de fleste satellitter fordi de går tom for drivstoff.  

“Du pensjonerer en fullstendig god satellitt fordi den gikk tom for bensin,” sa han. 

“Ou Ma, som jeg har arbeidet med i mange år, arbeider med møte og nærhetsorganisering. Det finnes alle slags tekniske løsninger der ute. Noen vil være bedre enn andre. Det handler om å få operasjonell erfaring for å finne ut hvis algoritmer er best og hva som reduserer operasjonell risiko mest.”