La startup portoghese Neuraspace, leader globale nella gestione del traffico spaziale (Stm), ha aderito a Nvidia Inception, un programma dell’azienda americana che alimenta le startup rivoluzionando i settori con l’intelligenza artificiale (Ai).
Nvidia Inception consentirà a Neuraspace di ottenere un accesso più rapido alla tecnologia che impiega l’intelligenza artificiale e gli strumenti migliori per accrescere il suo sistema. Inoltre, ottimizzerà gli sforzi di ricerca e sviluppo di Neuraspace per applicare proprio l’intelligenza artificiale al suo sistema Stm.
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I vantaggi dell’Ai
Cruciali per Neuraspace i vantaggi che avrà dall’esperienza nell’artificial intelligence di Nvidia: dai framework software alla formazione tecnica, dall’hardware per la formazione del machine learning e all’intelligenza artificiale incorporata. Inception offrirà, infine, a Neuraspace l’opportunità di collaborare con esperti del settore.
Chiara Manfletti, direttore operativo di Neuraspace afferma che “la partecipazione al programma Nvidia Inception ci consente di continuare il nostro percorso di rivoluzione del settore Stm. Questa collaborazione spingerà Neuraspace verso l’obiettivo di fornire soluzioni avanzate per operazioni spaziali più sicure ed efficienti. È anche una testimonianza dell’impegno di Neuraspace nell’innovare la gestione del traffico spaziale all’insegna della sostenibilità”.
Traffico spaziale: nuova gestione
Un numero crescente di satelliti e detriti spaziali intensifica il rischio di collisioni che possono danneggiare e distruggere i satelliti stessi, causando gravi danni ambientali e ingenti perdite alle aziende. Attualmente, infatti, la gestione del traffico spaziale si basa in gran parte su processi manuali, i quali non sono in grado di far fronte all’aumento di 15 volte previsto del numero di satelliti e detriti in orbita. Le soluzioni Stm sono, quindi, necessarie per affrontare le esigenze urgenti degli operatori satellitari.
Innovazione targata Neuraspace
Neuraspace porta l’innovazione nella gestione traffico spaziale attraverso tre metodi. Innanzitutto tramite i suoi modelli di machine learning proprietari per il nowcasting e la previsione dell’ambiente spaziale e l’automazione dei processi STM.
In secondo luogo, tramite nuove fonti di dati da nuove tecnologie, come laser, tracker stellari, radar e Gnss di bordo per integrare i tradizionali dati del telescopio ottico.
In terzo luogo, tramite l’intelligenza satellitare a bordo, superare i limiti di processi lenti e controllati solo da terra, aumentando così la resilienza del veicolo spaziale.
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