O projeto “AI Fights Space Debris” nasceu do facto do acesso ao espaço e atividades económicas do sector espacial estarem em risco devido ao aumento exponencial do lixo espacial, o que gera simultaneamente um problema de sustentabilidade e uma oportunidade de negócio. A prevenção de colisões tradicional requer grandes quantidades de tempo e mão de obra para proteger centenas de satélites. Finalmente, à medida que mais e mais constelações se deslocam para a órbita terrestre baixa, o risco para a frota também aumentará, colocando mais pressão sobre a capacidade de manter operações seguras com pouco pessoal.
O objetivo principal é desenvolver uma solução de gestão de tráfego espacial para otimizar as atividades do operadores de satélites, com as seguintes caraterísticas:
Permitir aos operadores de satélites evitarem atempadamente colisões;
1) Automatizar processos de decisão complexos através de Inteligência Artificial (IA);
2) Usar modelos de “Machine Learning” (ML) da próxima geração para prever a criticidade dos encontros próximos (“near collision”);
3) Otimizar as manobras do satélite com base na probabilidade de colisão e custo da manobra.
O objetivo será desenvolver uma solução de IA totalmente automatizada até ao final de 2025 e trabalhar para a liderança do mercado mundial neste sector em 5 anos. Deste modo, pretende-se criar um conjunto de 5 produtos/serviço: Sensores Neuraspace e Catálogo de Eventos para rastrear objetos espaciais e acompanhar possíveis encontros próximos criando mensagens de dados de colisão; Neuraspace AI Risk Predictor para receber mensagens de dados de colisão dos ativos de um cliente e fornecer uma análise e visualização completas do encontro; Neuraspace AI Risk Mitigator para recomendar as melhores manobras possíveis por critérios técnicos e de negócios; Resident Space Objects Visualization Tool Interface que permite a fácil visualização da órbita do ativo do utilizador, bem como futuros encontros próximos previstos; Space Traffic Management Body of Knowledge para capacitar o estado da arte do conhecimento em gestão de tráfego espacial.
Referência do projeto
Financiamento
Região de Intervenção
Investimento Total
Investimento do IPN
Eligível Total
Eligível do IPN
Duração
Data de Início
Data de Fim
Data de Aprovação
Consórcio