Un réseau neuronal a réussi à contrôler de manière autonome l'orientation d'un satellite militaire américain en orbite, sans avoir besoin de commandes humaines. Cette avancée, réalisée par le Laboratoire de recherche de l'Air Force (AFRL), a marqué la première fois qu'un système d'intelligence artificielle (IA) a directement pris le contrôle d'une fonction essentielle à bord d'un vaisseau spatial, au-delà de la gestion de capteurs ou de charges utiles.
La mission récente de l'AFRL consistait à charger un agent d'IA sur un satellite situé à plusieurs centaines de kilomètres au-dessus de la surface terrestre.
Selon des données obtenues, le système a réussi à orienter le véhicule vers son objectif en une seule orbite, tout en évitant des conditions dangereuses dans l'espace. Cet expérience a démontré que le logiciel autonome peut réduire la dépendance aux commandes terrestres dans les missions scientifiques et militaires.
Le changement de paradigme réside dans le fait qu'au lieu de se limiter à soutenir les instruments du satellite, le réseau neuronal a pris le commandement du bus du navire, qui est le système responsable de la manière dont l'appareil pointe et manœuvre pendant son trajet orbital.
“Nous avons la responsabilité de traduire les avancées en intelligence artificielle en assistants autonomes fiables pour nos aviateurs et gardiens”, a déclaré dans un communiqué Douglas P. Wickert, directeur exécutif de la technologie du Département de l'Air Force et commandant de l'AFRL.
Entraînement par renforcement et validation au sol
Le développement de ce système a été réalisé par l'équipe des Capacités d'autonomie de l'AFRL, connue sous le nom de ACT3. Les ingénieurs ont utilisé des techniques d'apprentissage par renforcement pour entraîner le modèle. Cette méthode permet au modèle d'apprendre à partir de simulations répétées, recevant des retours sur ses décisions et affinant sa performance avant d'être testé dans des environnements de laboratoire qui se rapprochent des conditions réelles de l'espace.
Dr. Steve “Cap” Rogers, scientifique principal de l'autonomie habilitée par IA à l'AFRL, a indiqué : “Nous avons utilisé l'agilité de type startup pour amener un modèle d'apprentissage par renforcement directement du laboratoire à l'orbite”. L'approche accélérée vise à réduire le temps entre la recherche et l'application pratique, afin que l'intelligence artificielle passe rapidement de la simulation aux tests opérationnels.
Supervision et sécurité : IA sous surveillance
Avec le système autonome, la mission a incorporé des mécanismes de sécurité supplémentaires. Un système de “watchdog” d'IA et des barrages de garantie en temps réel ont été évalués pour minimiser les risques.
Le “watchdog” détecte des situations non vérifiées et permet de transférer le contrôle à des systèmes de secours lorsque l'IA est confrontée à des scénarios inconnus. Les barrages de garantie, quant à eux, surveillent à la fois l'état du satellite et les ordres émis par le réseau neuronal, et interviennent si des limites de sécurité préétablies sont atteintes.
Lors du test, les deux systèmes de sécurité ont fonctionné en mode ombre ; c'est-à-dire qu'ils ont surveillé et enregistré les décisions de l'IA sans prendre le contrôle du satellite, bien qu'ils aient indiqué comment ils auraient agi en temps réel face à d'éventuelles déviations de l'opération sécurisée.
Le succès de ce vol a confirmé qu'un système basé sur des réseaux neuronaux peut contrôler des fonctions critiques d'un satellite après un processus rigoureux de simulation et de tests au sol. L'AFRL prévoit de continuer à progresser avec des expériences plus complexes, évaluant les opérations spatiales sous contrôle autonome lors de futures missions.
La démonstration a représenté une transformation dans l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la gestion des satellites et a ouvert la voie à une plus grande autonomie dans des applications à la fois militaires et scientifiques.