Avec l’accélération de l’exploration spatiale, les grandes entreprises et agences spatiales augmentent année après année le nombre de lancements de fusées, les missions lunaires, martiennes et vers l’espace plus lointain progressent constamment, et les exigences en matière de technologies de propulsion deviennent de plus en plus strictes. Dans ce contexte, la technologie de propulsion devient la clé pour réaliser le rêve des voyages interstellaires, et l’intelligence artificielle apporte des changements révolutionnaires dans ce domaine, devenant une force importante pour améliorer l’efficacité de la propulsion des engins spatiaux et même pour faire émerger des fusées à propulsion nucléaire.

Les équipes de recherche explorent en profondeur le potentiel de l’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage automatique et l’apprentissage par renforcement, pour transformer les systèmes de propulsion des engins spatiaux. De l’optimisation de la conception des moteurs nucléothermiques à la gestion de la confinement complexe du plasma dans les systèmes de fusion, l’intelligence artificielle remodèle les modes de conception et de fonctionnement des systèmes de propulsion. L’apprentissage automatique, branche importante de l’intelligence artificielle, excelle à identifier les motifs dans les données, tandis que l’apprentissage par renforcement optimise en continu les performances de la machine lors de l’exécution des tâches en évaluant ses résultats. Cette capacité est particulièrement cruciale dans le domaine de la propulsion spatiale : elle peut non seulement déterminer la trajectoire la plus efficace pour un engin spatial dans l’espace, mais aussi concevoir des systèmes de propulsion plus performants, de la sélection des matériaux à l’optimisation de l’efficacité du transfert thermique, démontrant un énorme potentiel.

Dans le domaine de la propulsion spatiale, l’apprentissage par renforcement se divise en deux catégories : assistance à la conception et opération en temps réel après le vol. La propulsion nucléaire, technologie de pointe, utilise l’énergie libérée par la fission et la fusion nucléaire pour fournir une puissance importante aux engins spatiaux. La technologie de fission est relativement mature, tandis que la fusion reste un sujet d’exploration. La propulsion nucléothermique, avec ses avantages de faible coût et de haute vitesse, est considérée comme le choix idéal pour les futures explorations de Mars et de l’espace plus lointain. L’apprentissage par renforcement, lors de la conception de systèmes de propulsion nucléothermique, analyse les variations de conception pour identifier les configurations maximisant le transfert de chaleur, offrant une assistance intelligente aux ingénieurs. De plus, dans le développement de la technologie de fusion nucléaire, l’apprentissage par renforcement joue également un rôle clé, aidant à explorer des conceptions compactes et à gérer le confinement magnétique du plasma, pavant la voie à l’application de la propulsion nucléothermique. Parallèlement, l’apprentissage par renforcement peut aider à gérer la consommation de carburant, offrant aux engins spatiaux une capacité d’adaptation flexible aux exigences des missions.