Publications

L’usage de l’IA dans les systèmes d'atterrissage spatiaux

01 avril 2021

Découvrez comment l’usage d’intelligence artificielle est intervenu avec les atterrisseurs spatiaux du module de la Nasa Perseverance lors de sa descente sur Mars.

Sept minutes. Sept minutes c’est le temps où les équipes de la Nasa ont laissé les systèmes d'atterrissages automatisés du véhicule Perseverance guider sa descente sur la planète rouge. Mais ce 18 février 2021, les systèmes d’atterrissage étaient un peu différents de d’habitude car ils étaient assistés par une intelligence artificielle. 

Après près de sept mois de voyage vers Mars et plus d’une dizaine d’années de développement, arrive la phase la plus risquée de l’atterrissage. Se déroulant à plus de 250 millions de kilomètres de la Terre, l'action a dû être réalisée en temps réel sans aucune intervention humaine. 

En effet, la distance importante entre la Terre et Mars rend la communication directe et instantanée vers le rover impossible. Il faut compter entre 3 et 22 minutes pour transmettre un signal au rover., en fonction de la position de Mars par rapport à la Terre. Le succès de cette mission a été rendu possible en partie par l’emploi d’un système d’intelligence artificielle appelé “Navigation Relative au Terrain (TRN)”. Son rôle consiste à assister le rover tout au long de la descente pour atterrir avec précision et éviter les terrains dangereux (3). 

Au cours des précédents atterrissages lunaires d’Apollo, les astronautes définissaient un point de repère pour l'atterrissage. Puis lors de descente finale, l’équipage ajustait à l'œil, à travers le hublot, la trajectoire du module afin d’éviter les cratères et les champs de rochers pour atterrir en sécurité. C’est notamment de cette manière que le 20 juillet 1969 Neil Armstrong a manuellement fait atterrir Eagle, le premier atterrisseur lunaire avec équipage. Il le pose ainsi sur la surface lunaire après que les systèmes automatisés aient dirigé l'engin vers un site d'atterrissage trop dangereux dans la “Sea of Tranquility”(6).

De nos jours, l'informatique embarquée, les capteurs, et des systèmes d’IA performants peuvent se substituer aux capacités humaines. Ils permettent de naviguer et de réaliser des atterrissages à l’image du succès de celui de Perseverance. La question restant de vérifier que ces systèmes soient suffisamment sûrs.

Les systèmes d’intelligence artificielle TRN aussi appelés Système de Vision d'atterrissage (LVS) permettent de fournir des mesures de position par rapport à des points de repère connus sur la surface afin d'augmenter la navigation inertielle(4). Lors de sa descente vers le site d'atterrissage, le rover Persévérance disposait d’une caméra, lui permettant de prendre des images et de les analyser en temps réel. Ces images étaient ensuite corrélées grâce à la technologie LIDAR (Light Detection and Ranging), à la carte du site d'atterrissage dont le rover disposait à bord. Cela dans le but de reconnaître l'endroit où il se situait lors de sa descente grâce à des algorithmes de vision par ordinateurs (computer vision). 

En comparant les images prises par la caméra à celles de la carte de bord, la Navigation Relative au Terrain (TRN) corrigeait la trajectoire d'atterrissage de manière automatique afin de mener la mission à bien. 

Le but était d’éviter que le rover ne se dirige vers un obstacle dangereux, comme il y en a de nombreux sur le cratère Jezero (site d'atterrissage) : falaises abruptes, dunes de sable, champs de rochers. En cas de danger, le système était en capacité de déclencher des rétrofusées pour se déporter et l’éviter. Grâce au TRN, le rover a ainsi pu estimer son emplacement et corriger sa position par rapport au sol avec une précision de 40 mètres (5). 

La robustesse du système d’IA embarqué à bord de Perseverance a certainement joué un grand rôle lors de son atterrissage. L’ISO définit la robustesse comme la capacité d’un système d’IA à maintenir son niveau de performance en toutes circonstances (7). ”En toutes circonstances” suppose que la NASA ait été pleinement avertie de l’ensemble des conditions (géographiques, physiques, météorologiques etc) lors de la descente du rover Perseverance. Cependant, notre connaissance de la planète rouge reste encore limitée. Rien ne les assurait que la base d'entraînement du système d’IA TRN utilisée pour valider ce dernier soit suffisamment représentative des conditions réelles de son emploi. 

Pour pallier cela, les ingénieurs s’appuie sur la capacité à généraliser que permettent les systèmes d’IA. Cela leur permet de rester performantes et ce même lorsque les conditions réelles ne correspondent pas exactement à celles définies lors de la validation du système. C’est cette capacité que la propriété de robustesse doit permettre de mesurer afin de s’assurer du succès d’un système. 

Un système d’intelligence artificielle qui généralise suffisamment bien apporte une capacité précieuse de maintien de ses performances. Notamment lorsque personne n’a la main sur le système en temps réel et que celui-ci est confronté à des conditions changeantes.

Au cours des prochaines missions spatiales, l’usage des systèmes d’intelligence artificielle va devenir de plus en plus important. En effet, l’IA permet d’apporter de la souplesse pour s’adapter aux conditions non prévues ou changeantes. L’analyse de nombreuses données et la réalisation de tâches techniquement non réalisables par l’Homme  (comme ce fut le cas pour l'atterrissage de Persévérance) sont révélatrices de son importance. 

Néanmoins, les contraintes matérielles dues aux conditions qu’impose le domaine spatial représentent un frein technique à l’intégration plus poussée de systèmes d'IA dans ce domaine. C’est aujourd’hui un sujet de recherche d’importance qui progresse, comme le démontre cet atterrissage.

Retrouvez tous nos articles sur : https://numalis.com/publications.php

 

Numalis

We are a French innovative software editor company providing tools and services to make your neural networks reliable and explainable.

Contact us

Follow us