Das Andocken eines Raumfahrzeugs an die Internationale Raumstation (ISS) stellt eine komplexe navigatorische Herausforderung dar. Bei Geschwindigkeiten von 28.000 km/h müssen präzise Manöver durchgeführt werden, wobei kleinste Fehler katastrophale Folgen haben können. Bisher basierte die Steuerung auf physikalischen Gleichungen und menschlicher Kontrolle. Ein Forschungsteam der Stanford University hat nun einen neuen KI-Ansatz entwickelt, der dieses Verfahren revolutionieren könnte.
Herausforderungen der traditionellen Andockverfahren
Bisherige Systeme nutzen sogenannte GNC-Algorithmen (Guidance, Navigation and Control) in Kombination mit Kalman-Filtern zur Datenverarbeitung. Diese Methoden stoßen jedoch an Grenzen, insbesondere bei der Verarbeitung von Videodaten in Echtzeit. Lichtreflexe oder Schattenwürfe können die Sensoren stören und zu Fehlinterpretationen führen.
Versuche mit Reinforcement-Learning-Algorithmen zeigten zwar Erfolge, doch diese Systeme sind auf fest definierte Szenarien beschränkt. Änderungen der Rahmenbedingungen – wie die Verlegung eines Andockports – überfordern diese KI-Modelle.
Der „Out-of-this-World-Model“-Ansatz
Das Stanford-Team entwickelte mit OWM (Out-of-this-World-Model) eine neue Architektur, die auf dem Prinzip mentaler Simulationen basiert. Analog zu einem Sportler, der die Flugbahn eines Balls intuitiv vorhersagt, generiert das System multiple mögliche Zukunftsverläufe und wählt die wahrscheinlichste Option.
Ein entscheidender Vorteil liegt in der Fähigkeit, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen und auf unvorhergesehene Situationen zu reagieren. Die Entwicklung erforderte jedoch immense Rechenleistung. Mit der speziell entwickelten Bibliothek AstroJAX, optimiert für GPU-Berechnungen, konnten die Trainingszeiten deutlich reduziert werden.
Erste Tests zeigen vielversprechende Ergebnisse: Das OWM-System benötigte nur 500.000 Trainingsiterationen gegenüber 25 Millionen bei herkömmlichen Reinforcement-Learning-Ansätzen. Die Erfolgsquote lag bei 53% gegenüber 29% bei Vergleichsmodellen. Allerdings zeigen sich noch Schwächen bei Nahbereichsmanövern, die in zukünftigen Versionen verbessert werden sollen.
Bis zum Einsatz in der bemannten Raumfahrt bleibt noch Entwicklungsarbeit zu leisten. Dennoch könnte diese Technologie zukünftig für Wartungsmissionen oder das Deorbiting von Satelliten relevant werden.
- Quelle: Duncan Eddy et al, GPU-Accelerated Astrodynamics World Models for Spacecraft Rendezvous and Proximity Operations, arXiv (2026). DOI: 10.48550/arxiv.2609.03067
- Originalpublikation: arXiv
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