L’intelligenza artificiale è diventata uno strumento cruciale anche nelle missioni spaziali, inaugurando una nuova era della space economy (con ricadute positive anche sul sistema dell’innovazione italiano) ma anche portando quanto mai in primo piano le esigenze di cybersicurezza.
Nelle operazioni legate allo spazio, l’Ai consente di automatizzare attività complesse, ottimizzare le comunicazioni e analizzare in tempo reale grandi volumi di dati, riducendo i costi operativi. Nei prossimi cinque anni le tecnologie basate su AI continueranno a svilupparsi, ma i sistemi devono essere progettati per resistere a cyber-attacchi e garantire l’affidabilità delle decisioni autonome, rispettando principi etici e di controllo umano. È questo che garantirà l’evoluzione sostenibile della space economy.
“Applicata al settore spaziale, l’intelligenza artificiale ha il potenziale di ridisegnare profondamente il panorama delle missioni future. L’esplosione dei volumi di dati generati dai satelliti, la necessità di prendere decisioni rapide in contesti caratterizzati da comunicazioni limitate e l’evoluzione dell’hardware di bordo hanno reso l’Ai indispensabile: non è più solo un’opzione tecnologica ma una leva necessaria per garantire efficienza, sicurezza e sostenibilità delle operazioni spaziali”, commenta Lorenzo Feruglio, Ceo e Co-founder di Aiko, scaleup torinese che sviluppa software avanzati basati su intelligenza artificiale e automazione per applicazioni spaziali.
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L’AI nello spazio è sempre più rilevante
Secondo le analisi di Euroconsult, si stima che, da qui al 2032, verranno lanciati in media circa 2.800 satelliti all’anno (8 al giorno) mentre entro il 2050 se ne prevedono in orbita più di 30.000: tale incremento di traffico spaziale, che genera maggiore complessità operativa e un conseguente aumento della domanda di automazione, richiederà un utilizzo sempre più esteso di intelligenza artificiale nelle missioni.
Si tratterà di un rafforzamento di un trend già in atto: negli ultimi dieci anni l’Ai nello spazio ha assunto sempre più rilevanza, passando da supporto sperimentale “a terra” a componente indispensabile per garantire efficienza, sicurezza e sostenibilità nelle operazioni.
Cresce anche il peso economico dell’Ai nello spazio: il mercato globale, valutato 3,49 miliardi di dollari nel 2024, è destinato a salire a 12 miliardi di dollari entro il 2035 (secondo lo studio “AI in Space Market” di WiseGuyreports).
Le missioni in cui l’AI è già operativa
Esempi concreti sono già operativi: la missione ESA Φ-sat-1 utilizza algoritmi di intelligenza artificiale in orbita per riconoscere e scartare immagini satellitari coperte da nuvole, riducendo il carico di dati inutili trasmessi a terra; MEXAR2 è la prima missione sperimentale nell’orbita di Marte che utilizza sistemi di AI a terra per supportare l’analisi dei dati e ottenere informazioni sul pianeta; sui rover marziani si è consolidata l’autonomia con sistemi in grado di condurre attività senza supervisione continua dalla Terra.
Ancora, da luglio 2025 è attivo Wukong AI, il chatbot della stazione spaziale cinese Tiangong che assiste gli astronauti nelle attività quotidiane.
Oggi l’intelligenza artificiale consente, dunque, di prendere decisioni rapide e gestire sistemi complessi in modo sostenibile, che si tratti di satelliti in orbita o di esplorazioni. Viene utilizzata per prioritizzare i dati, rilevare anomalie, ottimizzare le risorse di bordo e aumentare l’autonomia operativa dei sistemi rispetto al controllo da Terra. Inoltre, quando il controllo da Terra non è possibile (per esempio nello spazio profondo) l’Ai diventa un requisito essenziale per garantire efficienza e sicurezza nelle missioni.
Limiti tecnologici e rischi da superare
L’adozione dell’Ai nello spazio presenta ancora limiti tecnologici. I sistemi devono operare con risorse hardware limitate, garantendo al tempo stesso elevati livelli di affidabilità in ambienti ostili e soggetti a radiazioni.
Un’ulteriore criticità riguarda il fatto che in orbita possono emergere condizioni non previste in fase di test: ad esempio, un sistema di machine learning addestrato su dati solo parzialmente rappresentativi del mondo reale potrebbe manifestare comportamenti distorti o imprecisi (biased) quando si trova di fronte a scenari diversi da quelli “visti” in fase di training, con conseguente malfunzionamento.
Inoltre è fondamentale garantire che le decisioni dell’Ai siano comprensibili, affidabili e gestibili mentre le operazioni sono in corso.
La questione della cybersicurezza
Sul fronte della sicurezza, infine, l’Ai introduce nuove vulnerabilità e superfici di attacco che nello spazio possono avere effetti irreversibili a causa delle limitate possibilità di intervento correttivo.
Come spiega Feruglio: “Garantire la resilienza dei sistemi significa proteggerli da accessi e manomissioni, controllare dati e aggiornamenti, monitorare il comportamento dell’Ai nel tempo e sottoporre le funzioni autonome a rigorosi processi di verifica e validazione, prima del lancio e durante le operazioni in orbita”.
Gestione dei dati a supporto delle decisioni umane
Feruglio sottolinea ancora come l’Ai nello spazio debba essere un potenziamento ma non un sostituto delle decisioni umane.
L’intelligenza artificiale è in grado di gestire volumi di dati, frequenze operative e livelli di complessità che sarebbero impraticabili dal solo intervento umano, soprattutto quando il tempo è un fattore critico. Esegue decisioni rapide entro confini ben progettati, producendo analisi e indicatori che sono un supporto delle decisioni umane: il modello più efficace è quello human-in-the-loop/human-on-the-loop, in cui l’Ai opera in autonomia su compiti ripetitivi o time-critical mentre il personale supervisiona, valida e interviene nei casi limite.
“Nello spazio l’Ai non sostituisce le competenze delle persone, ma le integra. Gli operatori umani definiscono obiettivi, priorità, criteri di sicurezza e limiti operativi, stabilendo cosa è consentito delegare all’autonomia e cosa richiede supervisione”, aggiunge Feruglio.
AI nello spazio, ruolo chiave per le aziende europee
Le aziende europee della space industry svolgono un ruolo chiave nello sviluppo dell’Ai nello spazio, grazie alla loro capacità di portare innovazione lavorando in filiere collaborative (con agenzie e contractor) e contribuendo allo sviluppo tecnologico europeo in ambiti strategici come sicurezza, osservazione della Terra e resilienza delle infrastrutture spaziali.
“Aiko partecipa a questa evoluzione lavorando su autonomia e decision support”, spiega Feruglio.
Questo approccio si traduce nello sviluppo di sistemi di Ai progettati per operare in modo affidabile in contesti reali di missione, con obiettivi chiari e confini operativi definiti; le soluzioni vengono, inoltre, integrate in architetture che consentono di monitorarne costantemente il comportamento e mantenere il controllo umano nei casi critici, riducendo il rischio di decisioni non desiderate. Il tutto è supportato da rigorosi processi di test, verifica e validazione coerenti con le esigenze di safety e security.
“L’obiettivo non è ‘mettere Ai ovunque’, ma applicarla dove genera valore misurabile, come la riduzione del carico operativo, una maggiore reattività dei sistemi, la gestione intelligente dei dati e il supporto alla continuità di servizio”, sottolinea Feruglio. “Per esempio, in Aiko, con gifted_GENE utilizziamo l’intelligenza artificiale per analizzare in tempo reale i dati telemetrici dei satelliti e prevenire anomalie prima che diventino guasti di missione; con la suite clear_, invece, portiamo algoritmi di elaborazione direttamente a bordo dei satelliti ottici e radar per filtrare, processare e selezionare le immagini in orbita, riducendo la latenza e rendendo i dati immediatamente utilizzabili per applicazioni come il monitoraggio ambientale o la gestione del traffico marittimo. È in questi casi che l’Ai dimostra concretamente il suo impatto su efficienza operativa, reattività e continuità del servizio”.
Il futuro: applicazioni in orbita e a Terra
L’Ai space-grade, progettata e validata per funzionare in condizioni estreme (risorse limitate, latenza e criticità operativa) può trovare applicazione anche in contesti terrestri ad alta complessità: monitoraggio ambientale, gestione delle infrastrutture critiche, protezione civile, trasporti e industria.
Piattaforme come ESA OPS-SAT hanno accelerato test e dimostrazioni di algoritmi direttamente in orbita, ad esempio su casi d’uso come riconoscimento di navi o deforestazione in immagini satellitari.
Allo stesso tempo, le missioni spaziali sono sempre più autonome e utilizzano l’Ai direttamente a bordo per filtrare e interpretare i dati, pianificare le operazioni, gestire eventi imprevisti e ridurre la dipendenza dal controllo continuo da Terra.
Parallelamente, si affermano sempre più standard e processi di certificazione per rendere l’Ai affidabile e adottabile in funzioni mission-critical.
“Entro cinque anni l’intelligenza artificiale passerà da tecnologia sperimentale a vero strato operativo delle missioni, abilitando decisioni locali più rapide e resilienti, catene dati intelligenti e un’evoluzione del ruolo umano verso la supervisione, la definizione delle policy e la gestione del rischio”, conclude Feruglio.
