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Satellit erstmals von Künstlicher Intelligenz gesteuert
Redaktion
/ idw / Pressemitteilung der Universität Würzburg
astronews.com
12. November 2025
Für wenige Minuten hat Ende Oktober erstmals eine Künstliche
Intelligenz eigenständig einen Satelliten im Orbit gesteuert. Die im Rahmen des
Projekts LeLaR an der Universität Würzburg entwickelte Lageregelung, die auf dem
Nanosatelliten InnoCube getestet wurde, zeigt das Potenzial
intelligenter, selbstlernender Raumfahrtsysteme.
Die ADCS-Box mit den Reaktionsrädern vor dem
Einsetzen in den Satelliten. Die Reaktionsräder
werden zur Lageregelung im All verwendet.
Foto: Tom Baumann / Universität Würzburg [Großansicht] |
Es war ein echter Meilenstein auf dem Weg zu autonomen Raumfahrtsystemen: Ein
Forschungsteam der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) hat einen
KI-basierten Lageregler für Satelliten direkt im All erfolgreich getestet – eine
Weltpremiere. Der Test fand an Bord des 3U-Nanosatelliten InnoCube
statt. Während des Satellitenüberflugs zwischen 11:40 Uhr und 11:49 Uhr MEZ am
30. Oktober 2025 führte der an der JMU entwickelte KI-Agent ein vollständiges
durch Künstliche Intelligenz gesteuertes Lagemanöver im Orbit durch.
Dabei brachte die KI den Satelliten mithilfe von Reaktionsrädern von der
momentanen Ausgangslage in eine vorgegebene Ziellage. Danach durfte die KI
gleich mehrfach zeigen, was sie kann: Auch in weiteren Tests steuerte sie den
Satelliten erfolgreich und sicher in die gewünschte Lage. Das Forschungsteam des
Projekts "In-Orbit Demonstrator Lernende Lageregelung (LeLaR)", bestehend aus
Dr. Kirill Djebko, Tom Baumann, Erik Dilger, Professor Frank Puppe und Professor
Sergio Montenegro, ging damit einen entscheidenden Schritt in Richtung
Weltraumautonomie.
Das LeLaR-Projekt hat zum Ziel, die nächste Generation autonomer
Lageregelungssysteme zu entwickeln. Der zentrale Fokus liegt auf der Konzeption,
dem Training und der Erprobung eines KI-basierten Lagereglers an Bord des
InnoCube-Nanosatelliten im Weltall. Lageregler stabilisieren Satelliten im Orbit
und verhindern so, dass sie ins Taumeln geraten. Außerdem werden sie genutzt, um
den Raumflugkörper in eine gewünschte Ziellage zu bringen. So werden etwa
Systeme wie Kameras, Sensoren oder Antennen auf ein bestimmtes Zielobjekt
ausgerichtet. Das Besondere: Der KI-basierte Lageregler wurde nicht nach
herkömmlichen, fest programmierten Steueralgorithmen entwickelt. Stattdessen
setzten die Forscher auf die Methode des "Deep Reinforcement Learning" (DRL),
einem Teilgebiet des maschinellen Lernens. Dabei lernt ein neuronales Netz in
einer simulierten Umgebung selbstständig die optimale Strategie, um die Lage
eines Satelliten zu regeln.
Der entscheidende Vorteil dieses DRL-Ansatzes liegt in seiner Geschwindigkeit
und Flexibilität im Vergleich zur klassischen Entwicklung. Klassische Lageregler
erfordern teilweise langwierige, manuelle Kalibrierung und Abstimmung (Tuning)
von Parametern durch Ingenieure – eine Sache von Monaten, eventuell sogar
Jahren. Der DRL-Ansatz hingegen automatisiert diesen Prozess. Weiterhin besitzt
er das Potenzial, Lageregler zu entwickeln, die sich automatisch an Abweichungen
von den erwarteten zu den tatsächlichen Rahmenbedingungen anpassen, ohne dass
zeitaufwändige manuelle Nachkalibrierung nötig sind.
Der KI-basierte Lageregler wurde zuvor am Boden in einer realitätsnahen
Simulation trainiert und anschließend auf das Flugmodell des Satelliten im Orbit
hochgeladen. Eine der größten Herausforderungen bestand darin, die sogenannte
"Sim2Real-Gap" – die Lücke zwischen Simulation und Realität – zu überwinden,
also sicherzustellen, dass ein in der Simulation trainierter KI-Agent auch auf
dem echten Satelliten im Weltraum einsatzfähig ist. "Ein ganz entscheidender
Erfolg", betont Kirill Djebko von der JMU. "Damit haben wir den weltweit ersten
praktischen Nachweis erbracht, dass ein durch Deep Reinforcement Learning
trainierter KI-basierter Lageregler im Weltraum erfolgreich eingesetzt werden
kann", so Djebko weiter. "Dieser erfolgreiche Test ist ein großer Schritt für
die Entwicklung zukünftiger Satellitensteuerungen", ergänzt Tom Baumann. "Er
zeigt, dass KI nicht nur in der Simulation, sondern auch unter realen
Bedingungen autonom präzise Manöver durchführen kann."
Mit der erfolgreichen Demonstration eines KI-basierten Lagereglers im Orbit
hat das Würzburger Team gezeigt, dass Künstliche Intelligenz in
sicherheitskritischen Raumfahrtanwendungen verlässlich eingesetzt werden kann.
Frank Puppe ist überzeugt: "Dies wird die Akzeptanz von KI-Methoden in der Luft-
und Raumfahrt deutlich erhöhen" und weist auf die wichtige Rolle des
Simulationsmodells hin. Ein wachsendes Vertrauen in die Technologie sei ein
wichtiger Schritt für zukünftige autonome Missionen, etwa interplanetare oder
Deep-Space-Missionen. Ein Eingreifen von der Erde aus ist hier aufgrund großer
Entfernungen oder Funkpausen nicht mehr möglich. Der KI-Ansatz kann so zur
Überlebensgrundlage der Sonde werden.
Mit diesem Experiment erreicht das Würzburger Team ein zentrales Ziel des
Projekts LeLaR, das seit Juli 2024 vom Bundesministerium für Wirtschaft und
Energie (BMWE) mit rund 430.000 Euro gefördert wird. Projektträger ist die
Deutsche Raumfahrtagentur im Deutschen Zentrum für Luft und Raumfahrt e. V.
(DLR). "Dieser Erfolg motiviert uns, die Technologie auf weitere Szenarien
auszudehnen", sagt Erik Dilger. Der Test wurde an Bord des InnoCube-Satelliten
durchgeführt, der in Kooperation mit der Technischen Universität Berlin
entwickelt wurde. InnoCube dient als Plattform für innovative
Weltraumtechnologien und bietet den Forschenden die Möglichkeit, neue Ansätze
direkt im Orbit zu erproben. Eine solche Innovation ist auch der drahtlose
Satellitenbus SKITH (Skip The Harness), die grundlegende Plattform des
Satelliten. SKITH ersetzt herkömmliche Kabelverbindungen durch drahtlose
Datenübertragung. Das spart nicht nur Masse, auch potenzielle Fehlerquellen
werden minimiert.
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