Neue Methode beschleunigt die Entwicklung strahlungsresistenter Chips zur Erfüllung der Anforderungen an Langzeitmissionen von Satelliten

·von Henderson·Engineering
Neue Methode beschleunigt die Entwicklung strahlungsresistenter Chips zur Erfüllung der Anforderungen an Langzeitmissionen von Satelliten
Schlüsselthemen
  • PNNL-Wissenschaftler nutzen künstliche Intelligenz zur Beschleunigung der Entwicklung strahlungsresistenter Materialien.
  • Neue Methode kann mikroskopische Strahlenschäden innerhalb weniger Stunden bewerten.
  • Das SciLink-System kann Daten aus verschiedenen Instrumenten integrieren und die Forschungseffizienz steigern.
  • Menschliche Experten spielen weiterhin eine wichtige Rolle bei der Versuchsplanung und -überprüfung.
Wissenschaftler des Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) in den USA arbeiten mit autonomer künstlicher Intelligenz zusammen, um leichtere und langlebigere Satelliten zu entwickeln. Diese Wissenschaftler nutzen Superintelligenz (SI) und Automatisierungstechnologien, um die Forschung und Entwicklung von strahlungsresistenten Materialien zu beschleunigen, die speziell für die Widerstandsfähigkeit gegen hochstrahlende Umgebungen wie den Weltraum und Kernreaktoren konzipiert sind. Strahlungsbedingte Ausfälle in diesen Komponenten können Missionen verzögern oder ganz absagen, weshalb die Strahlungshärtung für den Betrieb über einen Zeitraum von bis zu zehn Jahren entscheidend ist. Erin Barker, Wissenschaftlerin bei PNNL, erklärt: „Der Weltraum ist eine hochenergetische Umgebung, in der schwere Ionen und andere Teilchen ständig unsere Geräte bombardieren.“

Das Auftreten autonomer Arbeitsabläufe kommt zu einem Zeitpunkt, an dem wir bessere Testtechniken für Strahlungsresistenz benötigen.

Die Forscher untersuchen Schichten aus Aluminium-Nitrid und Gallium-Nitrid, die Satelliten, Kommunikationssysteme, Radar und Stromversorgung antreiben. Bevor die Mikrochips in den Weltraum geschickt werden, werden sie in einer sauberen Einrichtung produziert, da bereits ein winziger Staubpartikel zu einem sofortigen Ausfall führen kann. Nach dem Start in den Weltraum gelangen diese empfindlichen Mikrochips in eine gefährliche Umgebung, die von kontinuierlicher, unsichtbarer Strahlung geprägt ist. Galaktische kosmische Strahlung, schwere Ionen und nahezu lichtschnelle Elektronen durchdringen das Universum. Eine Exposition gegenüber dieser feindlichen Umgebung kann zu Speicherfehlern in Satelliten führen, die das Raumfahrzeug vom Kurs abbringen oder teure meteorologische oder Kommunikationsmissionen vollständig abbrechen lassen.

Neue Technologie beschleunigt die Entwicklung strahlungsresistenter Chips

Das Testen von Materialien unter Weltraumbedingungen war lange Zeit ein langsamer und mühsamer Prozess. Um diese orbitalen Katastrophen zu verhindern, verändern die PNNL-Forscher die Art und Weise, wie wir elektronische Geräte im Weltraum schützen. Diese neue Forschung beschleunigt den Prozess der Entwicklung strahlungsresistenter Mikrochips mithilfe eines Multi-Agenten-KI-Systems namens SciLink. Dieses intelligente Softwaresystem kann mikroskopische Strahlenschäden innerhalb weniger Stunden bewerten, was die vorher wochenlangen Analysen durch menschliche Teams ersetzt. Physikalische Abschirmungen oder Backup-Systeme können zwar elektronische Geräte schützen, erhöhen jedoch das Gewicht, was die Startkosten steigert und die Gesamteffizienz der Mission verringert.

Daher könnte es eine praktischere Lösung sein, die Mikrochips selbst strahlungsresistent zu machen.

Funktionsweise des SciLink-Systems

Um dieses Ziel zu erreichen, müssen fortschrittliche Chips aus Aluminium-Nitrid und Gallium-Nitrid unter extremen simulierten Bedingungen getestet werden. Die PNNL-Forscher nutzen Ionenausstrahlungsexperimente der University of Tennessee, um innerhalb weniger Stunden mehrere Jahre kosmischer Strahlung zu simulieren und umfangreiche komplexe Datensätze zu generieren. Normalerweise erfordert die Integration von Daten aus Instrumenten wie der atomaren Sondenabbildung und der Rastertransmissionselektronenmikroskopie mehrere Wochen. SciLink organisiert seine KI-Agenten in einer Unternehmenshierarchie, die von drei „Projektleitern“ geleitet wird, die die experimentelle Analyse, Planung und computergestützte Simulation überwachen.

In interaktiven Sitzungen diskutieren diese KI-Leiter Hypothesen, integrieren Daten aus mehreren Instrumenten, bewerten Schadensmechanismen und schlagen Folgetests vor. Jenna Pope, Wissenschaftlerin bei PNNL, erklärt: „Das System ermöglicht es uns, alle Messungen zu berücksichtigen, um zusammenzufügen, was passiert ist, und die Ursachen des Schadens zu verstehen.“

Diese künstliche Intelligenz weist jeder Schlussfolgerung auch einen numerischen Vertrauensscore zu. In den letzten Tests berichtete SciLink, dass schwere Ionen die Hauptursache für Schäden an den Mikrochips waren, mit einem Vertrauensscore von 90 %.

Im Gegensatz dazu zeigte der Vertrauensscore für Defekte, die durch Protonen verursacht wurden, nur 60 %, was den Forschern klar machte, in welche Richtung sie weiterforschen sollten. Trotz der rasanten Geschwindigkeit autonomer Arbeitsabläufe betonen Experten, dass Menschen weiterhin eine wichtige Rolle bei der Versuchsplanung, der Durchführung von Berechnungen und der sorgfältigen Überprüfung von Fehlern, die von der künstlichen Intelligenz entdeckt wurden, spielen. Barker betont sogar: „Die intelligenten Agenten sind eine große Hilfe für uns, aber man kann nicht einfach das Gehirn ausschalten.“

Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Entwicklung strahlungsresistenter Materialien

Die Forschung von PNNL zeigt das Potenzial von künstlicher Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung, insbesondere bei der Entwicklung strahlungsresistenter Materialien. Da die Anforderungen an die Haltbarkeit elektronischer Geräte in Weltraummissionen steigen, können traditionelle Testmethoden den Effizienzanforderungen nicht mehr gerecht werden. Die Einführung des SciLink-Systems beschleunigt nicht nur die Datenanalyse, sondern verbessert auch das Verständnis von Strahlenschäden. Der Erfolg dieser neuen Methode könnte zukünftige Anwendungen in anderen Bereichen vorantreiben und die Bedeutung und das Potenzial von künstlicher Intelligenz in der Forschung verdeutlichen.

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Henderson