LONDON (IT BOLTWISE) – AstroForge will den nächsten Schritt in der Raumfahrt-Autonomie gehen und entwickelt dafür einen KI-gestützten Kontrollstack für eigene Missionen. Im Fokus steht das System „Solo“, ein Transformer-Modell, das gemeinsam mit klassischen Regelalgorithmen und trainierten Teilmodellen an Bord Entscheidungen vorbereiten soll. Erste Flüge mit dem Ansatz plant das Startup für 2027, begleitet von NASA-Unterstützung im Rahmen einer Mission, die wissenschaftliche Daten zur Sonne sammeln soll. Gleichzeitig geht das Unternehmen bewusst konservativ vor und startet zunächst ohne Radios für die durchgehende Rückmeldung aus der Erde.
Beim klassischen Deep-Space-Betrieb ist Funkkontakt nicht nur Komfort, sondern Voraussetzung: Für jede Lagekorrektur oder jede Entscheidung brauchen Teams auf der Erde ausreichend Empfangsfenster und genügend Übertragungsleistung. Genau diese Abhängigkeit machte AstroForge zum Ausgangspunkt seines Autonomieansatzes. Das Unternehmen verweist auf eigene Schwierigkeiten bei früheren Prototyp-Missionen, bei denen Anomalien den Erfolg mehrerer Programmpunkte ausbremsten und es bei einem Start ins tiefe All („Odin“) nicht gelang, das Raumfahrzeug ausreichend zu kontrollieren. Der praktische Engpass ist dabei weniger die Idee von Autonomie an sich, sondern die reale Geometrie des Funklinks: Erde und Raumfahrzeug sind in hunderte Tausende Kilometer Entfernung oft nur in engen Zeitfenstern sinnvoll erreichbar, und nur begrenzt viele Antennen sind dafür überhaupt ausgelegt.
Im Unterschied zu großen, stark redundanten Programmen, die mit großen Operator-Teams und ausgefeilten Prozeduren arbeiten, will AstroForge die Entscheidungsfähigkeit näher an die Bordhardware verlagern. Kernstück ist eine autonome Control-Software-Pipeline, die das Startup „Solo“ nennt. Nach Unternehmensangaben handelt es sich um ein Transformer-basiertes Modell, das inhouse entwickelt wurde. Dabei bleibt das System nicht auf „nur KI“ reduziert: „Solo“ soll vielmehr einen hybriden Stapel aus traditionellen Kontrollalgorithmen, Subsystem-Modellen und einer übergeordneten Intelligenzschicht bilden. Diese übergeordnete Schicht wurde auf rund 2.500 Sensoren im Raumfahrzeug trainiert, was die Lösung im Kern als agentenähnliches Regelwerk für überwachte, situationsgebundene Abläufe charakterisiert.
Technisch ist der Ansatz auch deshalb relevant, weil der Markt zwar schon seit Jahren über KI in der Raumfahrt diskutiert, die Praxis aber häufig vorsichtig bleibt. Hintergrund ist die typische Inkonsistenzfreiheit klassischer Regelkreise gegenüber dem Verhalten neuronaler Netze in „Out-of-Distribution“-Situationen. Das erklärt, warum laut dem vorliegenden Bericht die meisten bestehenden Formen der Raumfahrzeugautonomie weiterhin auf klassischen Control-Algorithmen beruhen. Gleichzeitig verweist AstroForge auf eine frühe, konkrete Brücke: Erst im vergangenen Jahr habe eine erste Anwendung eines neuronalen Netzes die Ausrichtung eines Satelliten im Orbit unterstützt. Für das Startup ist der Sprung daher weniger „General Autonomy“ als vielmehr kontrollierte Autonomie in klar definierten Grenzen.
Dementsprechend grenzt Mitgründer und CEO Matthew Gialich die Zieldefinition eng ab: „I’m not saying I’m going to make general spacecraft autonomy or general autonomy for the world, “ sagte er. „I’m making a constrained autonomy at a very low sensor input, following the basic training of a transformer model.“ In diesem Rahmen soll der Agent unter anderem Aufgaben wie Anomalieauflösung übernehmen. Armand Awad, Head of Flight Software bei AstroForge, skizziert ein Beispiel, bei dem das System aus einem Leistungsproblem Rückschlüsse auf ein Tracking-Problem ziehen könnte: Es korreliere etwa eine Energieanomalie mit Problemen im Sternsensor-Setup und steuere dann eine vollständige Problembehebung an, inklusive möglicher Sequenzen wie „probably turning it on and off in this case“. Solche Abläufe sind in der Raumfahrt besonders anspruchsvoll, weil sie nicht nur Erkennung, sondern auch sichere Aktuierung, Zustandsmaschinenlogik und Failover-Strategien erfordern.
Für die Umsetzung plant AstroForge eine zeitlich und organisatorisch klar getaktete Flugstrategie. Die erste autonome Mission („Autonomy-1“) soll 2027 starten; als Träger ist der erste Raketenstart von Stoke Space genannt, und die Mission werde von der NASA begleitet. Erwartet wird laut Bericht die Gewinnung wissenschaftlicher Daten zur Sonne. Gleichzeitig arbeitet das Unternehmen an einem Zwischenschritt mit einem dritten Fahrzeug: DeepSpace-2 soll zusammen mit Intuitive Machines’ dritter Mondmission in Richtung All gehen, voraussichtlich bis Ende 2026. Solo wird dabei im „shadow mode“ an Bord sein, also ohne die volle operative Verantwortung zu übernehmen, damit Ingenieurteams das Verhalten und die Pipeline im realen Raumfahrtkontext testen können, bevor Autonomy-1 die eigentliche Autonomiephase einleitet.
Ein Punkt unterstreicht dabei den konservativen Charakter der Startphase: Gialich stellt klar, dass Autonomy-1 zunächst nicht auf eine lückenlose Rückkopplung mit Funkempfang aus der Erde ausgelegt ist. „I don’t plan on flying radios that can receive from Earth on Autonomy-1,“ sagte er. „We have to go all in right now… But right now, I’m telling them no radios.“ Das bedeutet nicht, dass die Erde vollkommen außen vor bleibt, aber es zwingt das System, mit deutlich weniger operativer „Rettung“ auszukommen und Entscheidungen stärker aus Borddaten abzuleiten. Für Unternehmen und Entwickler in der Raumfahrt ist das ein Signal: KI-gestützte Autonomie wird vermutlich erst dann wirtschaftlich attraktiv, wenn sie sich wie ein Sicherheits- und Betriebsbaustein in bestehende Flight-Software-Infrastrukturen integrieren lässt, statt als eigenständige Black-Box den gesamten Kontrollloop zu ersetzen.
Aus Markt- und Industriesicht lohnt außerdem der Blick auf die Finanzierungs- und Teamdynamik. Das Startup wurde 2022 gegründet und erhielt laut Bericht 56 Millionen US-Dollar an Venture-Funding. Bereits zwei Prototyp-Raumfahrzeuge starteten, beide mit Anomalien, die jeweils wichtige Missionziele verhinderten. Gerade diese frühe Lernkurve ist für KI-gestützte Systeme entscheidend, denn das Training und das Fein-Tuning profitieren von realen Telemetrieverläufen, auch wenn sie nicht vollständig planmäßig endeten. Wenn AstroForge die Autonomie wie angekündigt als „constrained autonomy“ mit begrenzten Sensorinputs positioniert, könnte das Modell auch für künftige Raumfahrtarchitekturen interessanter werden, bei denen Funklinks teuer, selten oder betrieblich nur schwer zuverlässig sind.
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