Wanneer NASA’s Marsrover Perseverance zich van punt A naar punt B moet verplaatsen, is dat niet zo eenvoudig als het inpluggen van GPS-richtingen. De rover moet rotsvelden, zandduinen en steile hellingen op een vreemde planeet vermijden.
Om een koers voor Volharding uit te stippelen, heeft NASA de hulp ingeroepen van AI en een digitale tweeling. Digitale tweelingen zijn vooral nuttig voor NASA, die “opereert in enkele van de meest extreme omgevingen die je maar kunt bedenken”, zegt Kevin Murphy, waarnemend Chief Artificial Intelligence Officer bij NASA. De technologie creëert een virtuele replica van de werkelijke omgeving en omstandigheden, waardoor NASA-wetenschappers de realtime omstandigheden op plaatsen als de ruimte en Mars kunnen begrijpen.
Net als NASA omarmt ook de bredere lucht- en ruimtevaartindustrie het gebruik van digitale tweelingen met AI. Menselijk toezicht en verificatie zijn essentieel voor vliegtuigen en wapens die het leven van mensen in gevaar kunnen brengen, zegt Karen Willcox, directeur van het Oden Institute for Computational Engineering and Sciences en hoogleraar lucht- en ruimtevaarttechniek en technische mechanica aan de Universiteit van Texas in Austin.
“Zoveel van de AI-implementatie die we in andere omgevingen hebben gezien, is dat de risico’s van fouten niet van leven of dood zijn, en dat zorgt ervoor dat bedrijven veel sneller kunnen bewegen”, aldus Wilcox.
“AI is erg krachtig”, voegde ze eraan toe. “Maar AI op zichzelf zal nooit genoeg zijn.”
Binnenin de digitale tweeling van NASA
Digitale tweelingen zijn niet bepaald nieuw voor NASA. Het ruimtevaartagentschap was een pionier met het concept in de jaren zestig tijdens de Apollo-missie.
Sindsdien zijn de technologie en de gebruiksscenario’s ervan vooruitgegaan. Murphy zei dat digitale tweelingen met een laag AI verder gaan dan virtuele klonen en nu voorspellingen kunnen doen, problemen kunnen diagnosticeren en acties in realtime kunnen aanbevelen. AI biedt meer inzichten dan digitale tweelingen alleen, voegde hij eraan toe, en kan sensorgegevens die de digitale tweeling binnenkomen sneller dan mensen doorzoeken, waardoor afwijkingen of risico’s worden opgemerkt die over het hoofd hadden kunnen worden gezien.
De twee technologieën werden samen gebruikt toen NASA het pad voor doorzettingsvermogen ontwikkelde. Murphy vertelde Business Insider dat ingenieurs van het Jet Propulsion Laboratory van NASA in Californië informatie aan een AI-model toevoegden – dezelfde soort gegevens die ze aan een mens zouden geven die het pad van de Mars-rover uitstippelde. De AI genereerde een route die gevaarlijk terrein vermeed. NASA-ingenieurs hebben de omgeving beoordeeld, verfijnd en vergeleken met een virtuele replica van de omgeving van Perseverance voordat ze opdrachten naar de rover stuurden.
Een animatie van de Perseverance-rover, waarbij AI assisteerde bij de routeplanning. NASA/JPL-Caltech
NASA gebruikte ook een digitale tweeling om de James Webb-ruimtetelescoop te testen en te monitoren – een enorm instrument van vier verdiepingen hoog en zo lang als een tennisbaan.
“Het was te groot om te testen in onze thermische vacuümkamer”, zei Murphy.
Eén tweeling was een op 3D-video gebaseerd model, waarmee wetenschappers het ontvouwen van het zonnescherm van de telescoop konden volgen, wat “een complexe manoeuvre is met 344 potentiële faalpunten”, zei Murphy.
De andere tweeling modelleerde de kern van de telescoop om de temperatuur ervan te volgen. Als het oververhit raakt, kan de telescoop blind worden en geen sterrenstelsels meer kunnen waarnemen, legde Murphy uit.
Julie Van Campen, een Webb-telescoopmissiesysteemingenieur bij NASA, zei dat ze de tweeling ontwikkelden vanaf het begin van de jaren 2000, voordat AI zoals we die nu kennen bestond. Maar de modelbouwers die de tweeling hebben gemaakt, passen hun expertise nu toe op de volgende generatie NASA-projecten, zei ze, waaronder AI-tools.
Tegenwoordig gebruikt NASA AI om de enorme hoeveelheid gegevens te analyseren die de James Webb Space Telescope elke dag verzamelt. Met de hulp van AI kan NASA datasets van verschillende observatoria met elkaar verbinden, waardoor het een breder perspectief op het universum krijgt.
Van Campen vergeleek de datasets met een goudmijn – en AI helpt bij het opgraven van de goudklompjes en schatten die erin verborgen liggen.
Oneindige mogelijkheden, torenhoge inzet
Hoewel enorme telescopen en Mars-rovers misschien een niche lijken voor NASA, ziet Murphy mogelijkheden die veel verder gaan dan alleen ruimteverkenning. AI is geen enkele technologie, noch is het een ‘one-size-fits-all-oplossing’, zei hij.
“De downstream-toepassingen voor de bredere lucht- en ruimtevaartindustrie zijn eindeloos”, zei hij.
Willcox zei dat voorspellend onderhoud een van de meest voorkomende toepassingen in de lucht- en ruimtevaartindustrie is. Sensoren streamen realtime gegevens van een vliegtuig of motor naar de digitale tweeling, AI werkt de status van de replica in realtime bij en de tweeling kan voorspellingen genereren die mensen kunnen evalueren.
Hierdoor verschuift het onderhoud van een vast schema naar een schema waarbij onderdelen alleen worden vervangen als het model slijtage of prestatieproblemen vertoont, en fabrikanten vooraf kunnen plannen voor downtime. Luchtbus is een bedrijf dat digitale tweelingen en AI gebruikt voor voorspellend onderhoud, maar ook voor productontwikkeling en productie.
In de tussentijd, Boeing implementeert zowel AI- als digital twin-technologie om testomstandigheden voor zijn vliegtuigen te simuleren.
Willcox zei dat lucht- en ruimtevaartbedrijven en -agentschappen graag digitale tweelingen willen gebruiken tijdens het testen en evalueren, wat tijdrovend en kostbaar kan zijn. Bij de ontwikkeling van een militaire straaljager kan bijvoorbeeld een kwart van het budget naar testen en evaluatie gaan, zei ze. Het Defense Advanced Research Projects Agency leidt een onderzoeksprogramma rond AI en digitale tweelingen om het testen van gevechtssystemen te versnellen – en dat allemaal met behoud van de veiligheid.
Maar Willcox zei dat de risico’s groot zijn in de lucht- en ruimtevaartindustrie, waardoor een grotere verificatie en validatie van AI-outputs nodig is dan in andere industrieën.
“Je zou veel sneller kunnen gaan als je je geen zorgen hoefde te maken dat je ongelijk had”, zei Willcox. “Dat is niet de manier waarop we dingen doen in de lucht- en ruimtevaart.”
Ze ziet AI en digitale tweelingen als aanvulling op de mens, waarbij de technologie zorgt voor een tweerichtingsstroom van informatie tussen fysieke en virtuele omgevingen, waardoor professionals in natuurlijke taal met de technologie kunnen communiceren en in realtime beslissingen kunnen nemen.
Murphy zei dat de teams van NASA ‘uitgebreide tests’ hebben uitgevoerd voordat ze AI-technologieën met de Mars-rover lanceerden. Hij voegde eraan toe dat ze meer dan 500.000 variabelen controleerden voordat ze opdrachten naar Perseverance stuurden. En ze verifiëren en updaten voortdurend digitale tweelingen aan de hand van prestaties in de echte wereld.
Het komt allemaal neer op een centrale missie: opties verkennen, beslissingen nemen en problemen opsporen – “zonder mensen of hardware in gevaar te brengen”, zei Murphy.
