LONDON (IT BOLTWISE) – Der US-amerikanische Hochschulverbund USC Viterbi setzt mit dem 3U-CubeSat MAVERIC auf KI-gestützte Raumfahrt im Praxisbetrieb. Der Satellit wurde am 7. Juli mit einer SpaceX Falcon-9-Rideshare-Mission in den Low-Earth-Orbit gebracht und liefert Daten, mit denen ein Reinforcement-Learning-Modell am Boden trainiert wird. Zusätzlich testet MAVERIC Algorithmen zur Lagekontrolle über Magnetfeldsensoren und Magnetorquer. Parallel wird die Zusammenarbeit mit Industriepartnern genutzt, um Studenten entlang des gesamten Ingenieurprozesses bis zur Flughardware an reale Projektzyklen heranzuführen.
Der Weg von der Theorie zur Flughardware wird in der Raumfahrt-Ausbildung oft als langwieriger Schraubstock beschrieben: Entwurfspapiere bleiben sonst im Hörsaal, während die wirklich kritischen Entscheidungen erst kurz vor dem Start fallen. Genau an dieser Lücke setzt das USC Space Engineering Research Center (SERC) an. Mit dem nanosatellitengestützten Projekt MAVERIC hat das Center einen konkreten Prüfstein geschaffen, der nicht nur auf Missionsziele einzahlt, sondern auch als Trainingsumgebung für Studierende dient. MAVERIC ist ein 3U CubeSat, der am 7. Juli auf einer SpaceX Falcon-9-Rideshare-Mission gestartet ist und damit Daten aus einem echten Orbit-Regime liefert, in dem Autonomie, Kommunikation und Sensorik unter realen Bedingungen zusammenspielen.
Technisch spannend ist dabei vor allem die Phase nach dem Start, weil sie zeigt, wie viel Ingenieursarbeit im Betrieb steckt. David Barnhart berichtet, dass die ersten Wochen durch eine „string of pearls“-Situation geprägt waren: Mehr als 70 Satelliten wurden in einem sehr engen Cluster ausgesetzt, wodurch das gezielte Lokalisieren von MAVERIC überraschend anspruchsvoll wurde. Über mehrere Wochen konnte das Team die Position dann mithilfe von Daten aus Space-Track eingrenzen und näher an den MAVERIC-Beacon heranrücken. Ein Beacon ist dabei im Kern eine intermittierende Funkübertragung mit Basis-Telemetrie; dass solche Signale von Radio-Operatoren weltweit empfangen werden können, hilft bei der Detektion, ersetzt aber nicht den Aufbau zuverlässiger eigener Kommunikationswege. Deshalb hat SERC auch die Fähigkeiten der Campus-Ground-Station erweitert, um deutlich schwächere Signale besser zu erfassen und damit Kommunikationsfenster stabiler zu machen.
Für den Ausbildungsansatz ist entscheidend, dass dieser Betrieb nicht simuliert wird. USC beschreibt den Schwerpunkt als besonders hands-on: Studierende sollen entlang realer Projektpfade Hardware entwerfen, bauen, testen und schließlich in den Orbit bringen. Barnhart verweist darauf, dass das SERC-Profil bewusst nicht nur hypothetische Übungsaufgaben behandelt, sondern angewandte Forschung anstrebt, die sowohl an anderen Einrichtungen als auch im eigenen Umfeld aufgesetzt ist. Im Studienverlauf durchlaufen Studierende über Projektkurse im Fachbereich Astronautical Engineering typischerweise erst den Designprozess und gehen dann in die Fertigung echter Flugkomponenten über. Viele starten zunächst in diesen Kursen und arbeiten anschließend im SERC weiter, wo sie Raumfahrzeuge entwerfen, integrieren und testen. Dass dabei auch Industrieunterstützung eine Rolle spielt, ist für die Skalierung solcher Programme zentral: Ein Unternehmensbeitrag wurde dafür genutzt, Flughardware zu beschaffen, die startrelevanten Tests abzudecken und letztlich einen Platz auf einem Startfahrzeug zu sichern.
Damit wird MAVERIC auch zu einem KI-Vorhaben, das nicht auf reines Modelltraining setzt, sondern KI direkt in die Sensorik- und Regelkette eines Satelliten einbindet. Laut Barnhart nutzt das Team im Rahmen gesponserter Forschung gezielt Reinforcement Learning in zwei Richtungen: Erstens beim Umgang mit Gefahren im Raumumfeld und zweitens bei Soft Robotics als neuem Arbeitsfeld. Auf dem Satelliten selbst spielt KI über die Kombination aus Magnetometern und Magnetorquern eine Rolle. Die Magnetometer messen das lokale Magnetfeld, während Magnetorquer ein eigenes Magnetfeld erzeugen, um die Ausrichtung des Satelliten zu beeinflussen. Das Training erfolgt dabei bewusst am Boden: Das Raumsystem lädt die relevanten Daten herunter, trainiert ein Reinforcement-Learning-Modell auf dem Boden nach, und lädt anschließend eine verbesserte Steuerungslogik zurück. Wichtig ist: Der CubeSat führt das Training nicht selbst im Orbit durch, weil ihm die dafür nötige Rechenleistung fehlt.
Daneben verfolgt das Missionsteam eine zweite, methodisch andere Regelstrategie für die Lage- und Stabilitätskontrolle. Barnhart nennt den B-dot controller: Die Idee ist vergleichsweise klar, auch wenn die Umsetzung im Feld anspruchsvoll bleibt. Sobald genügend Information über die Raumfahrtbewegung vorliegt, können Magnetorquer zu passenden Zeitpunkten gepulst werden, um die Bewegung schrittweise zu dämpfen, bis der Satellit stabilisiert ist. Üblicherweise wird diese Art von Vorgehen häufig über Reaction Wheels oder über Antriebssysteme umgesetzt; hier entscheidet sich SERC jedoch für magnetische Drehmomente. Das kann länger dauern, ist aber laut Barnhart eine effizientere Option, falls die physikalische Modellierung und Regelgüte wie erwartet greifen. Genau diese Mischung aus KI-gestützter Anpassung und klassischer Regelstrategie ist ein typischer Weg, Autonomie praxisnah zu entwickeln: Nicht alles muss sofort vollständig „lernend“ sein, sondern Bausteine können stufenweise verbessert werden.
Für den Markt und für die Karrierepfade ist schließlich die Frage entscheidend, wie aus dem technischen Programm ein belastbarer Workforce-Ansatz wird. USC beschreibt, dass große Aerospace-Unternehmen Studierende über Netzwerkformate, Jobmessen und Site Visits ansprechen, wodurch ein Pipeline-Effekt entsteht. In der Meldung wird das am Beispiel von SpaceX konkret: Laut USC First Destination Survey wurden aus der Class of 2025 insgesamt 22 USC-Absolventen von SpaceX eingestellt, im gleichen Größenordnungsrahmen wie bei früheren Jahrgängen. Solche Zahlen sind zwar Momentaufnahmen, aber sie passen zu einem Ausbildungsmodell, das bereits während des Studiums Engineering-Workflows übt, die in der Industrie üblich sind: Ende jedes Semesters gibt es formale Design Reviews, bei denen Fakultät und Industrieexperten Feedback geben. Dadurch lernen Studierende nicht nur, wie man Komponenten baut, sondern wie man Entscheidungen begründet, Schnittstellen abstimmt und Risiken adressiert.
Aus der heutigen Mission leitet SERC zudem die nächsten Schritte ab, die den Kompetenzaufbau über den CubeSat hinausziehen. Ein größeres Projekt heißt Optical Reef und soll Forschungen von vier PhD-Studierenden sowie mehreren Master-Studierenden unterstützen: Ziel ist es, technische Herausforderungen adressieren zu können, die in Richtung eines etwa ein Kilometer breiten Raumteleskops zielen und damit eine neue Qualität der Bilddaten ermöglichen. Daneben entsteht ein tentakelbasiertes Manipulationssystem, das nicht wie ein klassischer Roboterarm als starres Konstrukt funktioniert, sondern als autonomes System komplexe Aufgaben im Raum bewältigen soll. Ergänzend unterstützt das Center mehrere bevorstehende Astrobee-Fluggelegenheiten in Kooperation mit einem lokalen Aerospace-Unternehmen; dabei findet das Ground Testing in einer air-bearing facility statt, sodass die Studierenden eine Testumgebung nutzen, die bereits stark auf das „In-orbit“-Denken vorbereitet. Gleichzeitig bleibt Barnharts Grundsatz für die nächste Autonomie-Generation klar: Menschen ersetzen KI nicht, sie müssen Autonomie verstehen und im Notfall eingreifen können – besonders bei Szenarien wie dem Satellite Servicing, in dem Systeme nah beieinander agieren.
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