Intelligenza artificiale affronta la trasmissione di dati dallo spazio
Ripensiamo al 1956 quando gli scienziati discutevano e scrivevano programmi all'avanguardia nel campo dell'Intelligenza artificiale (IA). Portiamoci ora in avanti fino al 2008, quando l'IA sta aiutando i programmatori delle missioni a migliorare la trasmissione di dati dal veicolo spaziale Mars Express. Sin dal suo inizio, l'IA ha offerto soluzioni entusiasmanti ai problemi complessi e il suo ingresso nel campo delle operazioni spaziali come tecnologia a valore aggiunto sta favorendo l'Europa e il resto del mondo. Mars Express dell'Agenzia spaziale europea (ESA) è la prima missione planetaria dell'Europa. Quando è stata lanciata nel 2003, la missione consisteva in un orbiter che trasportava sette strumenti per l'osservazione a distanza del pianeta e in un lander, chiamato Beagle 2, per eseguire misurazioni sul posto delle rocce e del suolo di Marte. Anche se il lander non è riuscito ad atterrare senza danni sulla superficie di Marte, dall'inizio del 2004 l'orbiter sta eseguendo con successo misurazioni scientifiche della superficie, del sottosuolo e dell'atmosfera del pianeta. Fondamentalmente lo scopo della missione su Marte è quello di cercare acqua nei suoi vari stati fisici, ovunque sul pianeta, usando tutti e sette gli strumenti e diverse tecniche. La missione ha la capacità di fornire una grandissima quantità di dati scientifici. La sfida è tuttavia rappresentata dalla trasmissione di queste informazioni alla Terra nel giusto momento e nella corretta sequenza. Il fallimento nel fare questo porterebbe alla perdita definitiva dei pacchetti di dati perchè i nuovi dati raccolti andrebbero a sovrascrivere la limitata memoria di bordo. Il metodo tradizionale per trasmettere dati prevede l'uso di software di schedulazione con operatori umani per produrre sequenze di comandi inviate al Mars Express. Questo procedimento dice al sistema quando scaricare specifici pacchetti di dati. "Si tratta di un'operazione noiosa e lunga, che non ha mai veramente eliminato la perdita occasionale, ma irreversibile, di dati preziosi," ha spiegato Alessandro Donati, capo del Advanced Mission Concepts and Technologies Office presso lo Space Operations Centre (ESOC) dell'ESA a Darmstadt in Germania. Donati spiega che a causa di molte variabili che mutano in continuazione, come la disponibilità di una stazione a terra, l'orientamento del veicolo spaziale e le diverse quantità di dati generate da ognuno dei sette strumenti a bordo, si possono verificare problemi durante il processo di schedulazione. Di conseguenza le variabili devono essere ottimizzate rapidamente, "con soltanto poche ore tra i passaggi della stazione a terra". Questi problemi hanno indotto i ricercatori dell'Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC-CNR) con sede in Italia e i programmatori delle missioni e gli scienziati informatici presso l'ESOC ad applicare tecniche di IA al processo di trasferimento dati. Le compagnie di navigazione e quelle aeree già usano delle tecniche simili per gestire i loro problemi di schedulazione. Insieme, il team si è presentato con uno strumento intelligente chiamato MEXAR2 (Mars Express AI Tool). "Con MEXAR2 qualsiasi perdita di pacchetti di dati è stata sostanzialmente eliminata," ha detto Fred Jansen, mission manager dell'ESA per Mars Express. MEXAR2 valuta le variabili che influiscono sul processo di trasferimento e quindi stima in modo "intelligente" quali pacchetti di dati a bordo potrebbero essere perduti successivamente a causa di conflitti legati alla memoria. Una volta completata questa fase, MEXAR2 ottimizza il piano di trasferimento dei dati e crea i comandi che avviano il trasferimento. I test iniziali e la convalida del MEXAR2 hanno avuto successo e lo strumento intelligente è già stato usato nel mancante sistema di pianificazione del Mars Express, dove ha aiutato a ridurre del 50% il carico di lavoro della squadra di pianificazione. "E poiché ottimizza la larghezza di banda usata per ricevere i dati sulla Terra, noi abbiamo potuto liberare del costoso tempo della stazione a terra per altre missioni," ha fatto notare Michel Denis, Mars Express Spacecraft Operations Manager dell'ESOC. "Durante lo sviluppo del MEXAR2, la flessibilità della tecnologia basata sull'IA ci ha permesso di fare nostri molti requisiti specifici che avrebbero altrimenti richiesto una costosa riprogettazione delle specifiche software," ha aggiunto Nicola Policella, ricercatore IA dell'ESOC. I meriti del MEXAR2 sono stati ampiamente riconosciuti. Oltre a ricevere il premio come migliore applicazione al ICAPS 2007, il principale forum per la tecnologia IA per la pianificazione e la schedulazione, MEXAR2 ha ricevuto recensioni molto favorevoli per essere una delle tre uniche applicazioni IA disponibili per le operazioni durante le missioni spaziali. "MEXAR2 è un pioniere nel portare la tecnologia IA nelle operazioni su veicoli spaziali," ritiene il dott. Ari Kristinn Jónsson, preside della School of Computer Science presso l'Università di Reykjavik in Islanda ed ex scienziato ricercatore della Ames Research della NASA.