KI-Tool erkennt Satellitenanomalien für Weltraumsicherheit

Ein neues KI-Modell, das auf der Analyse von Lichtkurven basiert, erkennt mit hoher Präzision unvorhergesehene Verhaltensmuster von Satelliten und stärkt damit die Sicherheit im erdnahen Orbit. Die Forschungsergebnisse, veröffentlicht im Fachjournal Expert Systems, stammen aus dem vom UK Space Agency finanzierten Konsortium AI4 Space Safety and Sustainability. Projektleiter ist Professor Massimiliano Vasile am Aerospace Centre of Excellence der University of Strathclyde in Zusammenarbeit mit dem Alan Turing Institute, dem MIT, der University of Arizona und der University of Waterloo sowie zahlreichen Industriepartnern wie GMV, Zendir, LMO und Columbiad. Angesichts der rasant wachsenden Satellitenkonzentration, allein 2025 wurden mehr als viertausend neue Raumfahrzeuge gestartet, nimmt die Komplexität des Space Traffic Managements drastisch zu. Die vollständig automatisierte KI-Lösung des Defence AI Research Centre überwacht kontinuierlich Echtzeitdaten bodengebundener Observatorien. Durch das Lernen aus historischen Helligkeitsverläufen und nachgeschalteter Feinjustierung mit hochpräzisen Simulationen identifiziert das System Abweichungen vom Normalbetrieb. In Tests gelang es dem Algorithmus in 88 Prozent der Fälle, anomale Lichtkurven zu detektieren und Rotations von Taumelbewegungen zu unterscheiden. Solche Analysen sind entscheidend für Kollisionsvermeidung, orbitale Wartung und die Verlängerung der Satellitenlebensdauer. Statt manueller Auswertung meldet die Software erkannte Unregelmäßigkeiten automatisch, sodass menschliche Operatoren zeitnah gegensteuern können. Professor Vasile betonte, dass die Integration moderner KI-Verfahren einen systematischen Durchbruch für die Verhaltensanalyse von Raumobjekten darstelle und die langfristige Stabilisierung des Weltraumumfelds fördere. Derzeit wird die Technologie primär auf optische Fernerkundungsdaten trainiert. Die nächsten Forschungsphasen zielen auf die Fusion multimodaler Datensätze ab, einschließlich Radar und hyperspektraler Messungen sowie präziser Orbitparameter. Eine solche Erweiterung soll die Detektionsgenauigkeit weiter steigern und die Grundlage für autonome Weltraumüberwachungssysteme legen, die zunehmend zur kritischen Infrastruktur des globalen Verkehrs- und Kommunikationssystems zählen.