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Les nouveaux costumes spatiaux liés à la lune de la NASA bénéficieront d’un coup de pouce de l’IA

Il y a quelques mois, la NASA a dévoilé sa combinaison spatiale de nouvelle génération qui sera portée par les astronautes à leur retour sur la Lune en 2024 dans le cadre du plan de l’agence d’établir une présence humaine permanente sur la surface lunaire. L’unité de mobilité extravéhiculaire – ou xEMU – est la première mise à niveau majeure de la NASA à sa combinaison spatiale en près de 40 ans et est conçue pour faciliter la vie des astronautes qui passeront beaucoup de temps à soulever la poussière de lune. Cela leur permettra de se plier et de s’étirer comme ils ne le pouvaient pas auparavant, d’enfiler et de retirer facilement la combinaison, d’échanger les composants pour un meilleur ajustement et de passer des mois sans faire de réparation.

Mais les plus grandes améliorations n’étaient pas visibles lors du dévoilement de la combinaison l’automne dernier. Au lieu de cela, ils sont cachés dans le système de survie portable de xEMU, le sac à dos astro qui transforme la combinaison spatiale d’un morceau de tissu volumineux en un vaisseau spatial personnel. Il gère la puissance de la combinaison spatiale, les communications, l’approvisionnement en oxygène et la régulation de la température afin que les astronautes puissent se concentrer sur des tâches importantes telles que la construction de rampes de lancement en béton pipi. Et pour la toute première fois, certains composants d’un système de survie des astronautes seront conçus par l’intelligence artificielle.

Jesse Craft est ingénieur principal en conception chez Jacobs, une grande firme d’ingénierie basée à Dallas qui a été sollicitée par la NASA pour réorganiser le système de survie xEMU. Pour Craft et les centaines d’autres ingénieurs travaillant sur le projet, cela nécessite un équilibre minutieux entre les priorités concurrentes. Le système de survie doit être sûr, bien sûr, mais il doit également être suffisamment léger pour s’adapter aux limites de poids de l’atterrisseur lunaire et suffisamment solide pour résister aux intenses forces g et vibrations qu’il subira lors d’un lancement de fusée. «C’est un très gros défi d’ingénierie», explique Craft.

Réduire plus de choses dans moins d’espace avec une masse réduite est le genre de problème d’optimisation complexe auquel les ingénieurs aérospatiaux doivent constamment faire face. Mais la NASA veut des bottes sur la lune d’ici 2024, et le respect de cette chronologie agressive signifiait que Craft et ses collègues ne pouvaient pas passer des semaines à débattre de la forme idéale de chaque widget. Au lieu de cela, ils pilotent un nouveau logiciel de conception alimenté par l’IA qui peut rapidement proposer de nouvelles conceptions de composants.

«Nous considérons que l’IA est une technologie qui peut faire quelque chose de plus rapide et mieux qu’un humain formé», explique Jesse Coors-Blankenship, vice-président de la technologie chez PTC, la société américaine qui a créé le logiciel. «Certaines technologies logicielles sont des choses que les ingénieurs connaissent déjà, comme la simulation et l’optimisation structurelles. Mais avec l’IA, nous pouvons le faire plus rapidement. » Cette approche de l’ingénierie est connue sous le nom de conception générative. L’idée de base est de fournir au logiciel un ensemble d’exigences pour la taille maximale d’un composant, le poids qu’il doit supporter ou les températures auxquelles il sera exposé et laisser les algorithmes comprendre le reste.

Le logiciel de PTC combine plusieurs approches différentes de l’IA, comme les réseaux contradictoires génératifs et les algorithmes génétiques. Un réseau contradictoire génératif est une approche de type jeu dans laquelle deux algorithmes d’apprentissage automatique s’affrontent dans une compétition pour concevoir le composant le plus optimisé. Il s’agit de la même technique utilisée pour générer des photos de personnes qui n’existent pas. Les algorithmes génétiques, en revanche, sont analogues à la sélection naturelle. Ils génèrent plusieurs conceptions, les combinent, puis prennent les meilleures conceptions de la nouvelle génération et les répètent. Dans le passé, la NASA a utilisé des algorithmes génétiques pour concevoir des antennes optimales et bizarres.

«Le processus itératif de la machine est 100 ou 1 000 fois supérieur à ce que nous pourrions faire par nous-mêmes, et il propose une solution qui est idéalement optimisée dans le cadre de nos contraintes», explique Craft. Cela est particulièrement utile étant donné que la conception finale du système de survie de la combinaison spatiale est toujours en évolution. Même une petite modification des exigences à l’avenir pourrait entraîner des semaines de travail gaspillé par les ingénieurs.

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Written by Naruto Uzumaki

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