O KAIST da Coreia do Sul, Desenvolve Modelo Preditivo Impulsionado Por IA Para Avançar na Tecnologia de Propulsão Elétrica Espacial

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Crédito: Space Daily

Ilustrativo.

 

No dia de ontem (05/02), o portal Space Daily noticiou que uma equipe do Laboratório de Propulsão Elétrica do Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) está desenvolvendo um modelo preditivo impulsionado por IA para avançar na tecnologia de propulsão elétrica espacial.

 

Os propulsores Hall, uma tecnologia essencial de propulsão para missões espaciais como a missão Psyche da NASA e os satélites Starlink da SpaceX, operam utilizando plasma para alcançar uma propulsão eficiente. A equipe de pesquisa do KAIST desenvolveu um propulsor Hall impulsionado por inteligência artificial (IA) para CubeSats. Este propulsor será integrado ao CubeSat KAIST-Hall Effect Rocket Orbiter (K-HERO) e testado em órbita durante o quarto lançamento do foguete sul-coreano Korean Launch Vehicle Nuri (KSLV-2), programado para novembro.

 

O plasma, o quarto estado da matéria, é criado quando gases são energizados a um estado em que se separam em íons e elétrons carregados. Esta tecnologia é amplamente aplicada além da propulsão espacial, incluindo na fabricação de semicondutores, produção de displays e esterilização.

 

No dia 3 de fevereiro, o Laboratório de Propulsão Elétrica do KAIST, vinculado ao Departamento de Engenharia Nuclear e Quântica e liderado pelo Professor Wonho Choe, anunciou o desenvolvimento de um modelo preditivo baseado em IA que melhora significativamente a precisão das estimativas de desempenho de propulsores Hall.

 

Os propulsores Hall são altamente eficientes, requerendo pouco propelente enquanto entregam uma quantidade significativa de empuxo em relação ao consumo de energia. Suas vantagens os tornam ideais para uma variedade de aplicações, incluindo constelações de satélites, manobras de desorbitamento de detritos e exploração no espaço profundo.

 

Com a expansão da indústria espacial na era NewSpace, a demanda por propulsores Hall específicos para missões está aumentando. Desenvolver propulsores otimizados de maneira eficiente exige previsão precisa de desempenho na fase de design. Métodos preditivos tradicionais enfrentam dificuldades com a dinâmica complexa do plasma dentro dos propulsores Hall, limitando sua eficácia.

 

O modelo preditivo baseado em IA do KAIST supera essas limitações ao fornecer previsões de desempenho de alta precisão, enquanto reduz significativamente o tempo e o custo associados ao design iterativo, prototipagem e testes. Desde 2003, a equipe do Professor Choe é líder na pesquisa sobre propulsão elétrica na Coreia. Seu sistema de IA é treinado com 18.000 pontos de dados de propulsores Hall gerados por sua ferramenta interna de simulação numérica.

 

Esta ferramenta de simulação, projetada para modelar a física do plasma e o comportamento do empuxo, garante dados de treinamento de alta qualidade. Sua precisão foi validada contra dados experimentais de dez propulsores Hall do KAIST, alcançando um erro médio de previsão inferior a 10%.

 

O conjunto de redes neurais treinadas atua como um gêmeo digital, prevendo rapidamente o desempenho do propulsor Hall com base em variáveis de design em segundos. Ele fornece avaliações detalhadas de parâmetros críticos de desempenho, incluindo empuxo e corrente de descarga, e leva em consideração variáveis como taxa de fluxo de propelente e campo magnético – fatores difíceis de analisar usando as leis de escala convencionais.

 

O modelo de IA demonstrou um erro médio de previsão inferior a 5% para os propulsores Hall de 700 W e 1 kW do KAIST e abaixo de 9% para um propulsor de alta potência de 5 kW desenvolvido pela Universidade de Michigan e pelo Laboratório de Pesquisa da Força Aérea dos EUA. Isso confirma a aplicabilidade do modelo em diferentes níveis de potência dos propulsores.

 

O Professor Wonho Choe declarou: "A técnica preditiva baseada em IA desenvolvida por nossa equipe é altamente precisa e já está sendo utilizada na análise de desempenho de empuxo e no desenvolvimento de propulsores Hall altamente eficientes e de baixo consumo de energia para satélites e espaçonaves. Esta abordagem de IA também pode ser aplicada além dos propulsores Hall em várias indústrias, incluindo fabricação de semicondutores, processamento de superfícies e revestimentos, por meio de fontes de feixe de íons."

 

O Professor Choe também destacou: "O propulsor Hall para CubeSat, desenvolvido utilizando a técnica de IA em colaboração com nossa startup de laboratório - Cosmo Bee, uma empresa de propulsão elétrica - será testado em órbita neste novembro a bordo do CubeSat K-HERO 3U (30 x 10 x 10 cm), programado para lançamento no quarto voo do foguete KSLV-2 Nuri."

 

Os resultados da pesquisa foram publicados online na Advanced Intelligent Systems em 25 de dezembro de 2024. O candidato a PhD Jaehong Park foi o autor principal do artigo, que também foi selecionado como artigo de capa da revista.

 

Relatório de Pesquisa: Predicting Performance of Hall Effect Ion Source Using Machine Learning

 

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