Une technologie appelée ciblage dynamique pourrait permettre aux vaisseaux spatiaux de décider, de manière autonome et en quelques secondes, où faire au mieux les observations scientifiques à partir de l’orbite.
Dans un test récent, la NASA a montré comment la technologie basée sur l’intelligence artificielle pourrait aider les vaisseaux spatiaux en orbite à fournir des données scientifiques plus ciblées et précieuses. La technologie a permis à la première fois un satellite d’observation de la Terre pour regarder vers l’avenir sur son chemin orbital, traiter rapidement et analyser l’imagerie avec l’IA à bord et déterminer où pointer un instrument. L’ensemble du processus a pris moins de 90 secondes, sans aucune implication humaine.
Appelé le ciblage dynamique, le concept est en développement depuis plus d’une décennie au laboratoire de propulsion de Jet de la NASA en Californie du Sud. La première d’une série de tests en vol s’est produite à bord d’un satellite commercial à la mi-juillet. L’objectif: montrer le potentiel du ciblage dynamique pour permettre aux orbiteurs d’améliorer l’imagerie au sol en évitant les nuages et également à chasser de manière autonome de phénomènes spécifiques et de courte durée comme les incendies de forêt, les éruptions volcaniques et les tempêtes rares.
«L’idée est de faire en sorte que le vaisseau spatial agisse davantage comme un humain: au lieu de simplement voir des données, il réfléchit à ce que les données montrent et à la réponse», explique Steve Chien, boursier technique en IA chez JPL et chercheur principal pour le projet de ciblage dynamique. «Lorsqu’un humain voit une image des arbres brûler, ils comprennent que cela peut indiquer un feu de forêt, pas seulement une collection de pixels rouges et orange. Nous essayons de faire en sorte que le vaisseau spatial ait la capacité de dire:« C’est un feu », puis concentrer ses capteurs sur le feu.»
Ce premier test en vol pour le ciblage dynamique ne chassait pas des phénomènes spécifiques comme des incendies – qui viendront plus tard. Au lieu de cela, le point était d’éviter un phénomène omniprésent: les nuages.
La plupart des instruments scientifiques sur les vaisseaux spatiaux en orbite regardent ce qui se trouve en dessous. Cependant, pour les satellites observateurs à la Terre avec des capteurs optiques, les nuages peuvent gêner autant que les deux tiers du temps, bloquant les vues de la surface. Pour surmonter cela, le ciblage dynamique a l’air de 300 miles (500 kilomètres) et a la capacité de faire la distinction entre les nuages et le ciel clair. Si la scène est claire, le vaisseau spatial images la surface lorsqu’il passe au-dessus. S’il est nuageux, le vaisseau spatial annule l’activité d’imagerie pour enregistrer le stockage de données pour une autre cible.
“Si vous pouvez être intelligent sur ce que vous prenez des photos, alors vous n’imaginez que le sol et sautez les nuages. De cette façon, vous ne stockez pas, ne traitant pas et ne téléchargez pas tous ces images que les chercheurs ne peuvent vraiment pas utiliser”, a déclaré Ben Smith de JPL, un associé à la Terre Science Technology Office de la NASA, qui finance le travail de ciblage dynamique. «Cette technologie aidera les scientifiques à obtenir une proportion beaucoup plus élevée de données utilisables.»
Les tests se déroulent sur Cognisat-6, un cubeat de taille de mallette qui a été lancé en mars 2024. Le satellite – conçu, construit et exploité par Open Cosmos – héberge une charge utile conçue et développée par Ubotica avec un processeur d’IA disponible dans le commerce. Tout en travaillant avec Ubotica en 2022, l’équipe de Chien a effectué des tests à bord des algorithmes de course à la station spatiale internationale similaires à ceux du ciblage dynamique sur le même type de processeur. Les résultats ont montré que la combinaison pouvait fonctionner pour la télédétection spatiale.
Étant donné que Cognisat-6 n’a pas d’imageur dédié à regarder vers l’avenir, le vaisseau spatial s’incline vers l’avant de 40 à 50 degrés pour pointer son capteur optique, une caméra qui voit à la fois une lumière visible et proche infrarouge. Une fois que l’imagerie à look a été acquise, l’algorithme avancé du ciblage dynamique, formé pour identifier les nuages, l’analyse. Sur la base de cette analyse, le logiciel de planification de ciblage dynamique détermine où pointer le capteur des vues sans cloud. Pendant ce temps, le satellite s’incline vers Nadir (en regardant directement sous le vaisseau spatial) et s’enclenche l’imagerie planifiée, ne capturant que le sol.
Tout cela se déroule en 60 à 90 secondes, selon l’angle de look d’origine, car le vaisseau spatial accélère en orbite terrestre basse à près de 17 000 mph (7,5 kilomètres par seconde).
Avec la capacité d’évasion des nuages maintenant prouvée, le prochain test consistera à rechercher des tempêtes et des intempéries – ciblant essentiellement des nuages au lieu de les éviter. Un autre test consistera à rechercher des anomalies thermiques comme les incendies de forêt et les éruptions volcaniques. L’équipe JPL a développé des algorithmes uniques pour chaque application.
“Ce déploiement initial du ciblage dynamique est une étape extrêmement importante”, a déclaré Chien. «L’objectif final est l’utilisation opérationnelle d’une mission scientifique, ce qui rend un instrument très agile prenant de nouvelles mesures.»
Il existe plusieurs visions sur la façon dont cela pourrait se produire – peut-être même sur les vaisseaux spatiaux explorant le système solaire. En fait, Chien et ses collègues de JPL ont inspiré leur travail de ciblage dynamique d’un autre projet sur lequel ils avaient également travaillé: en utilisant les données de l’orbiteur Rosetta de l’Agence spatiale européenne (The European Space) pour démontrer la faisabilité de détection et d’imagerie autonomes émises par la comète 67p / churyumov-gerasimenko.
Sur Terre, l’adaptation du ciblage dynamique pour une utilisation avec un radar pourrait permettre aux scientifiques d’étudier des événements météorologiques extrêmement riches en hiver appelées tempêtes de glace convective profondes, qui sont trop rares et de courte durée pour observer de près avec les technologies existantes. Les algorithmes spécialisés identifieraient ces formations de tempête denses avec un instrument de spectre de satellite. Ensuite, un radar puissant et focalisé pivoterait pour garder les nuages de glace en vue, les «fixant» à leur place lorsque le vaisseau spatial accélère par au-dessus et rassemble une prime de données en six à huit minutes.
Certaines idées impliquent d’utiliser un ciblage dynamique sur plusieurs vaisseaux spatiaux: les résultats de l’analyse d’image intégrée à partir d’un satellite leader pourraient être rapidement communiqués à un satellite de fuite, qui pourrait être chargé de cibler des phénomènes spécifiques. Les données pourraient même être alimentées à une constellation de dizaines de vaisseaux spatiaux en orbite. Chien dirige un test de ce concept, appelé mesure autonome fédéré, à partir de cette année plus tard.
Melissa a montré
Laboratoire de propulsion de Jet, Pasadena, Californie.
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2025-094
