Flexcompute a présenté un jumeau physique destiné à évaluer les effets des panaches de propulsion sur les engins spatiaux voisins. Fondé sur son « Physics World Model », cet outil doit permettre aux équipes de mission d’étudier davantage de manœuvres rapprochées, avec un coût de calcul inférieur à celui des méthodes classiques de simulation directe de Monte-Carlo, ou DSMC.
Ravitaillement, maintenance en orbite, amarrage autonome, ces opérations exigent de comprendre comment les gaz éjectés par les propulseurs peuvent affecter un autre véhicule spatial. Flexcompute, un laboratoire d’IA qui développe un modèle physique général baptisé « Physics World Model », présente un outil conçu pour explorer ces interactions.
Les ingénieurs et les agents d’IA peuvent l’utiliser pour évaluer les effets des panaches dans un éventail plus large de configurations de manœuvre.
Quand les gaz d’un propulseur atteignent un autre véhicule
L’impact d’un panache se produit lorsque les gaz éjectés par un propulseur heurtent un véhicule voisin. Ils peuvent exercer une poussée sur celui-ci ou le chauffer, avec plusieurs conséquences possibles : une rotation incontrôlée, l’érosion de ses surfaces ou la contamination de ses capteurs.
Ces effets comptent particulièrement lors des opérations de rendez-vous et de proximité, désignées par le sigle RPO. Dans ces situations, une seule mise à feu peut affecter un autre engin spatial.
La DSMC est une méthode bien établie pour analyser les écoulements raréfiés des panaches. Son coût de calcul peut toutefois limiter le nombre de scénarios qu’une équipe est en mesure d’étudier.
Des réseaux neuronaux associés à un solveur de Boltzmann
Avec son approche Tokenized Physics, Flexcompute associe des réseaux neuronaux à un nouveau solveur de Boltzmann au sein d’un même modèle. L’entreprise affirme pouvoir ainsi traiter efficacement la physique complexe des panaches, avec une précision comparable à celle de la DSMC.
Selon Flexcompute, cette intégration des lois physiques distingue son approche des modèles de substitution ; elle permettrait d’étudier de nouvelles conditions de panache et de nouvelles géométries sans réentraîner le modèle pour chaque cas.
« L’approche Tokenized Physics de Flexcompute pourrait accélérer les analyses d’un facteur d’environ 200 par rapport à la simulation directe de Monte-Carlo, ce qui nous permettrait d’explorer un éventail beaucoup plus large de scénarios d’interaction des panaches pour répondre aux exigences des missions », déclare le Dr Han Park, vice-président de l’intégration de l’IA au sein de la division Space Systems de Northrop Grumman. « Pour les manœuvres de proximité comme l’amarrage et le ravitaillement, dans lesquelles Northrop Grumman ouvre la voie et réalise des opérations spatiales dynamiques sans précédent, cela signifie que nous pouvons analyser bien davantage de trajectoires d’approche et de séquences de mise à feu, et voir comment chacune affectera les véhicules concernés. »
Tester les trajectoires et les mises à feu avant le vol
Le « Physics Twin for Space Plume Impingement » représente le véhicule spatial d’une équipe et son environnement de panaches. Les ingénieurs et les agents d’IA peuvent interroger ce modèle, le tester et l’améliorer.
L’objectif est de rendre courantes des analyses jusque-là trop coûteuses : quelle est la manière la plus sûre de s’amarrer à un autre véhicule ? Les panaches risquent-ils d’endommager ou de contaminer des capteurs critiques ? En répondant à ces questions plus tôt, les équipes peuvent mieux préparer les manœuvres dont dépend la mission.
« À mesure que les engins spatiaux réalisent davantage d’opérations autonomes à proximité les uns des autres, les équipes de mission doivent pouvoir se fier à la physique qui sous-tend chaque manœuvre », précise pour part Vera Yang, présidente et cofondatrice de Flexcompute. « Notre Physics Twin for Plume Impingement donne aux ingénieurs et aux agents d’IA un moyen d’évaluer les effets des panaches dans différents scénarios de mission avant le vol. Il fait partie de notre gamme croissante de Physics Twins, qui couvre aussi bien les interactions des panaches de véhicules spatiaux que le gauchissement dans l’encapsulation avancée des puces, et qui met notre Physics World Model au service de décisions d’ingénierie concrètes. »
Flexcompute, de la simulation physique aux outils d’IA
Fondé par des chercheurs de Stanford et du MIT, Flexcompute développe un Physics World Model qui associe l’IA fondée sur les données aux lois de la physique. Son équipe, qui compte plus de 70 titulaires d’un doctorat, conçoit des solveurs destinés dès l’origine aux GPU, dans les domaines de la dynamique des fluides, de l’électromagnétisme, des structures et de la thermique.
Grâce à Tokenized Physics, l’entreprise intègre directement des réseaux neuronaux et une description physique fondée sur les premiers principes dans son modèle. Cette architecture constitue, selon Flexcompute, une couche de vérification qui ancre les prédictions de l’IA dans la physique et aide les ingénieurs comme les agents d’IA à évaluer les performances des systèmes avant leur fabrication.
