Utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare la navigazione satellitare. Così come sono cruciali per assicurare un servizio più innovativo e moderno i sensori inerziali e il 5G e il 6G.
Su questi “alleati” sta lavorando l’Agenzia spaziale europea (Esa) allo scopo di aumentare la competitività del suo programma Navisp per posizionamento, navigazione e timing (Pnt), collaborando con l’industria e il mondo accademico europei.
Il risultato sarà un crescente numero di servizi (sotto forma di prototipi) impiegati per migliorare le previsioni meteorologiche spaziali e terrestri, migliorare le prestazioni di auto e imbarcazioni autonome e garantire maggiore sicurezza al traffico dei droni.
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Dai trasporti all’agricoltura
La navigazione satellitare è una presenza onnipresente in tutte le nostre vite. È impiegata nei trasporti, agricoltura di precisione, gestione delle reti elettriche, commercio e telecomunicazioni. I segnali dallo Spazio sono elaborati attraverso complessi modelli matematici utilizzando algoritmi altamente precisi per ottenere un’accuratezza al centimetro.
“L’intelligenza artificiale comprende tutte le tecniche che consentono ai computer di imitare l’intelligenza, siano essi sistemi di analisi dei dati o l’intelligenza incorporata che supervisiona un veicolo autonomo”, spiega Rafael Lucas Rodriguez, capo dell’ufficio del programma tecnico Navisp: “Ciò in cui l’Ai è molto brava, attraverso il cosiddetto machine learning (Mi), è estrarre informazioni significative per identificare schemi utili che altrimenti passerebbero inosservati. La navigazione satellitare è tra i campi che producono grandi quantità di dati, quindi all’interno del nostro settore l’artificial intelligence potrebbe anche servire come base per nuovi approcci e servizi”.
La raccolta dati
Il primo step è riuscire a raccogliere quanti più dati possibili. Per questo motivo è stato avviato il progetto Camaliot di Navisp, che si basa su un’app Android che raccoglie dati Gnss grezzi dagli smartphone di coloro che partecipano all’iniziativa. Le persone sono state incoraggiate a diventare una sorta di “cittadini scienziati” semplicemente lasciando i loro telefoni accesi e accanto a una finestra durante la notte, in modo che l’app possa acquisire dati Gnss grezzi tramite il ricevitore satellitare integrato nei telefoni. Più di 12.000 volontari hanno partecipato fino ad oggi, ottenendo oltre 131 miliardi di misurazioni che coprono l’Europa e il mondo.
Il machine learning
Il passo successivo è stato applicare il machine learning per cercare modelli nei dati relativi alle variazioni nella ionosfera, nonché degli effetti meteorologici nella troposfera più vicina alla superficie terrestre. Questi risultati hanno il potenziale per migliorare l’accuratezza delle previsioni meteorologiche terrestri e spaziali.
Il progetto Navisp, dunque, applicherà algoritmi abilitati all’intelligenza artificiale a uno degli aspetti più critici per la sicurezza della ricerca Pnt, con l’obiettivo di aumentare le prestazioni del posizionamento Gnss al servizio della guida autonoma.
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