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L’Intelligenza Artificiale (IA) è diventata uno degli strumenti centrali dell’industria spaziale. Le sue applicazioni spaziano dall’esplorazione robotica alla gestione dei satelliti in orbita terrestre, fino all’analisi dei dati satellitari per il monitoraggio ambientale e climatico. Accanto a questi ambiti più noti, l’IA sta trovando un ruolo sempre più rilevante anche nella produzione dei lanciatori spaziali, contribuendo a rendere i processi industriali più efficienti e accurati.
All’interno dell’Agenzia Spaziale Europea, lo sviluppo di nuove tecnologie per il trasporto spaziale è supportato dal Future Launchers Preparatory Programme (Flpp), un programma dedicato allo studio di soluzioni innovative per i razzi del futuro. In questo quadro, Esa collabora con l’azienda tedesca Mt Aerospace per valutare come le tecniche di apprendimento automatico possano essere integrate nei processi di lavorazione dei materiali, in particolare per componenti critici come i serbatoi di propellente.
Tra le prime applicazioni rientra la formatura tramite pallinatura, una tecnica utilizzata per modellare le cupole dei serbatoi di carburante. Durante il processo, minuscole sfere colpiscono il metallo ad alta velocità, generando deformazioni difficili da prevedere con i metodi tradizionali. I modelli di machine learning permettono di stimare in anticipo il comportamento del materiale, rendendo possibile ottenere la geometria desiderata con tolleranze dell’ordine di pochi millimetri e riducendo la necessità di interventi correttivi.
L’intelligenza artificiale viene impiegata anche nella saldatura dei componenti strutturali. Accanto alla saldatura ad arco, che comporta la fusione dei materiali e significative deformazioni termiche, si sta affermando sempre più la saldatura per attrito. Questa tecnica consente di unire i materiali allo stato solido, migliorando la resistenza delle strutture e limitando le deformazioni. Grazie a sistemi di monitoraggio digitale che raccolgono in tempo reale dati su forze, temperature e altri parametri, gli algoritmi di apprendimento automatico possono ottimizzare la configurazione delle macchine e valutare automaticamente la qualità delle saldature, riducendo i tempi di analisi fino al 95% rispetto ai metodi tradizionali.
Un ulteriore ambito di applicazione è rappresentato dal posizionamento automatico delle fibre (Automatic Fiber Placement), una tecnologia chiave per la realizzazione di strutture in materiali compositi. In questo processo, l’IA contribuisce a ottimizzare l’orientamento delle fibre di carbonio e a individuare eventuali difetti durante la deposizione, migliorando la qualità dei componenti e riducendo gli scarti di produzione.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella manifattura dei razzi rappresenta quindi un passo importante verso sistemi di lancio più affidabili, leggeri ed efficienti, aprendo così la strada ai veicoli spaziali di nuova generazione.
Immagine in evidenza: robotizzazione gestita dall’intelligenza artificiale per lo sviluppo di componenti di razzi. Crediti: Mt Aerospace
