Negli anni a venire, le missioni spaziali oltre l’orbita terrestre bassa vedranno equipaggi umani protagonisti di imprese inedite. L‘intelligenza artificiale (IA) si preannuncia come uno strumento fondamentale per il monitoraggio biologico autonomo, la ricerca e l’assistenza sanitaria indipendente dalla Terra. I viaggi nello spazio comportano una vasta gamma di pericoli per la salute degli astronauti: esposizione alle radiazioni ionizzanti e alla microgravità, isolamento prolungato, cicli giorno-notte accelerati, temperature estreme e altre condizioni ambientali ostili. Oltre l’orbita terrestre bassa, le scorte di forniture mediche e attrezzature non possono essere rifornite e le comunicazioni con i centri di controllo delle missioni a terra subiscono ritardi. Molti dei pericoli ambientali riguardano anche altri organismi viventi, necessari per creare habitat sostenibili nello spazio.
Le sfide dell’esplorazione spaziale del futuro
Attualmente, si stanno conducendo ricerche scientifiche per comprendere meglio queste sfide, con esperimenti sia a terra che nello spazio, anche presso la Stazione Spaziale Internazionale (ISS). All’inizio di questo mese, il Crew-6 di SpaceX della NASA è stato lanciato con successo e ha raggiunto l’ISS, dando il via a oltre 200 esperimenti scientifici. Si spera che i risultati ottenuti possano informare le future missioni spaziali. Ad esempio, il progetto Cardinal Heart 2.0 studierà se i farmaci approvati clinicamente riducono le alterazioni nella funzione delle cellule cardiache indotte dalla microgravità, come precedentemente osservato con i chip di tessuto. Un altro esperimento prevede il prelievo di campioni all’esterno delle bocche di ventilazione dell’ISS per esaminare la presenza e la diffusione di microorganismi nello spazio.
L’anno scorso è stato lanciato l’esperimento Biosentinel della NASA, che ha inviato cellule di lievito in orbita eliocentrica all’interno di un dispositivo di coltura microfluidica automatizzato a bordo di un CubeSat. La piattaforma raccoglie dati per studiare gli effetti delle radiazioni nello spazio profondo sui sistemi biologici. Biosentinel è il primo studio a osservare gli effetti biologici nello spazio profondo in quasi 50 anni. Per estendere la ricerca a ulteriori esperimenti e missioni oltre l’orbita terrestre bassa, incluso missioni con equipaggio umano verso la Luna e Marte, sono necessari approcci massimamente automatizzati. Si prevede che l’intelligenza artificiale e il machine learning giocheranno un ruolo chiave in questi sforzi.
Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale
Nel 2021, la NASA ha organizzato un workshop che ha riunito biologi, clinici ed esperti di machine learning per immaginare come le tecnologie IA possano abilitare la ricerca biologica nello spazio e l’assistenza sanitaria personalizzata a bordo delle missioni spaziali. In questo numero di Nature Machine Intelligence, Sanders et al. e Scott et al. presentano i risultati chiave del workshop in due articoli paralleli di revisione dal titolo “Biomonitoring and precision health in deep space supported by artificial intelligence” e “Biological research and self-driving labs in deep space supported by artificial intelligence“. Gli articoli descrivono una visione ampia per il prossimo decennio riguardo alle capacità che devono essere sviluppate, a come gli attuali approcci di machine learning debbano essere adattati allo spazio e dove esistono lacune tecnologiche e di conoscenza.
Nel primo di questi due articoli di revisione, i partecipanti al workshop individuano varie aree di intervento per l’implementazione di un quadro di salute spaziale di precisione per gli astronauti. Particolare enfasi viene posta sull’integrazione del software con l’hardware di bordo per la raccolta dati, l’analisi dei dati e il calcolo in site e l’inferenza, con l’obiettivo di costruire sistemi autonomi e indipendenti dalla Terra, i cui risultati possono essere consultati e analizzati dall’equipaggio e dal medico di bordo. Gli autori prevedono che i dati longitudinali e continui vengano raccolti da tre diversi strati: sensori ambientali, dispositivi indossabili non invasivi e dispositivi diagnostici a portata di mano, e da misurazioni invasive, come campioni di sangue, ma anche da servizi igienici e docce intelligenti per il monitoraggio del microbioma. Saranno necessari metodi avanzati di machine learning per elaborare tali dati stratificati e multimodali. Un’altra sfida per un sistema di salute spaziale di precisione è fare previsioni utili basate su dati fuori distribuzione, dato che mancano dati di addestramento rappresentativi. Sono necessari metodi che, una volta pre-addestrati su dataset terrestri, possano adattarsi ai dati acquisiti durante il volo spaziale.
Il ruolo del Machine Learning
Il secondo articolo passa in rassegna le capacità esistenti negli esperimenti biologici assistiti dall’IA, sia terrestri che spaziali, e discute ciò che è necessario per ulteriori automatizzazioni nelle missioni nello spazio profondo. Ciò porta a concentrarsi sui “laboratori auto-guidati”, in cui, all’interno di un sistema a ciclo chiuso, un modello di machine learning può scegliere il design sperimentale e i parametri per testare un’ipotesi specifica, producendo dati che, a loro volta, informano il modello di machine learning.
Una sfida comune a entrambi gli articoli è la raccolta e la manutenzione di grandi quantità di dati di vario tipo, dai dataset omici alle osservazioni comportamentali. Gli autori sottolineano la necessità di standardizzazione dei dati spaziali e dei metadati, promuovendo lo sviluppo di un approccio alla scienza aperta basato sui principi “FAIR” per la gestione dei dati (trovabile, accessibile, interoperabile e riutilizzabile). C’è un rinnovato interesse per l’esplorazione dello spazio profondo con missioni con equipaggio umano, oltre a un crescente interesse per il turismo spaziale commerciale. Il monitoraggio autonomo, la ricerca e l’assistenza sanitaria di precisione abilitati dall’IA saranno tecnologie fondamentali. Ci sono già forti sviluppi convergenti in questo settore, come hardware di calcolo efficiente e robusto per l’IA, dispositivi indossabili, piattaforme sperimentali biologiche automatizzate, modelli avanzati di machine learning e altro ancora. Il lancio di missioni nello spazio profondo con equipaggio potrebbe essere ancora a qualche anno di distanza, ma potrebbero presto esserci applicazioni derivate per l’assistenza sanitaria basata sulla Terra, fornendo cure mediche affidabili, screening e trattamenti per aree remote e isolate.
In conclusione, l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno emergendo come strumenti essenziali per affrontare le sfide dell’esplorazione spaziale e per garantire la salute e la sicurezza degli astronauti. La collaborazione tra esperti di biologia, clinica e IA sta dando vita a una visione condivisa per il futuro delle missioni spaziali e delle tecnologie di supporto necessarie. Mentre continuiamo a spingerci oltre i confini del nostro pianeta, l’IA sarà una componente cruciale per il successo e la sostenibilità delle nostre avventure nello spazio.
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