Così l’IA ridisegna missioni, dati e potere nel settore spaziale. Scrive Lisi

20/07/2025

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il settore spaziale, trasformando missioni, operazioni e analisi dei dati, e ridefinendo le dinamiche geopolitiche globali. È un pilastro della Nuova Economia Spaziale (NSE), che ha democratizzato l’accesso allo spazio, coinvolgendo non solo agenzie governative ma anche aziende private e nazioni emergenti. In Italia, il settore spaziale, supportato dall’Agenzia Spaziale Italiana (ASI) e da una rete di imprese innovative, soprattutto piccole e medie, sta sfruttando l’IA per rafforzare la propria posizione a livello globale. 

La nuova economia spaziale e il ruolo dell’IA 

La Nuova Economia Spaziale, o Spazio 4.0, segna un’era di commercializzazione e accessibilità dello spazio. I costi di lancio in orbita terrestre bassa (LEO) sono diminuiti drasticamente, passando da 65.000 dollari al chilogrammo a circa 1.500 dollari, grazie a innovazioni come i razzi riutilizzabili di SpaceX. In Italia, aziende come Avio, con il lanciatore Vega, contribuiscono a questa rivoluzione. L’IA è fondamentale in questo contesto, ottimizzando operazioni satellitari, progettazione di veicoli spaziali e gestione di big data, mentre amplifica la competizione tra nazioni e attori privati. 

L’IA si applica in cinque aree chiave: operazioni e comunicazioni satellitari, esplorazione e robotica, analisi dei dati, progettazione di veicoli spaziali e sicurezza. In Italia, startup e grandi imprese stanno sviluppando soluzioni all’avanguardia, consolidando il ruolo del Paese come leader europeo nel settore spaziale. 

Operazioni e comunicazioni satellitari potenziate dall’IA 

L’IA consente ai satelliti di operare con maggiore autonomia, riducendo la necessità di intervento umano. Algoritmi di machine learning (ML) gestiscono regolazioni orbitali, prevengono collisioni con detriti spaziali e ottimizzano le trasmissioni dati. In Italia, AIKO, una startup torinese fondata nel 2017, è un esempio di eccellenza. Il suo prodotto di punta, MiRAGE (Mission Replanning through Autonomous Goal gEneration), è un software basato su IA che aumenta l’autonomia dei satelliti. MiRAGE, a livello di maturità tecnologica TRL6, utilizza deep learning e sistemi basati sulla conoscenza per missioni autonome, come la gestione di costellazioni satellitari. Nel 2024, AIKO ha collaborato con l’ESA per implementare MiRAGE su un CubeSat, migliorando la gestione autonoma delle orbite. Un altro esempio è Leaf Space, con sede a Como, che fornisce servizi di connettività satellitare tramite una rete globale di stazioni di terra. Nel 2025, Leaf Space ha integrato algoritmi di IA per ottimizzare la trasmissione dati, riducendo la latenza e migliorando l’affidabilità delle comunicazioni per costellazioni in LEO. Inoltre, Telespazio, joint venture tra Leonardo e Thales Alenia Space, utilizza l’IA per gestire le operazioni del sistema COSMO-SkyMed, migliorando la ricezione e l’elaborazione dei dati di osservazione della Terra. 

Esplorazione spaziale e robotica guidate dall’IA 

L’esplorazione spaziale richiede autonomia per superare i limiti delle comunicazioni a lunga distanza. L’IA abilita rover e lander a prendere decisioni in tempo reale. In Italia, Argotec, con sede a Torino, sviluppa soluzioni di IA per missioni robotiche. Nel 2024, Argotec ha implementato algoritmi di deep learning nel microsatellite ArgoMoon, parte del programma Artemis della NASA. ArgoMoon utilizza l’IA per analizzare immagini in tempo reale durante il volo verso la Luna, supportando la navigazione autonoma e il monitoraggio della missione SLS (Space Launch System). 

Un altro contributo significativo viene da D-Orbit, un’azienda comasca specializzata in logistica spaziale. Nel 2025, D-Orbit ha lanciato il satellite ION Satellite Carrier, dotato di IA per la gestione autonoma delle operazioni in orbita, come il dispiegamento di CubeSat e la rimozione di detriti spaziali. L’IA consente al satellite di ottimizzare le traiettorie e coordinare missioni complesse, riducendo i costi operativi. 

Possibili applicazioni dell’IA ai sistemi Gnss

L’azienda Qascom di Bassano del Grappa sta attivamente studiando come le tecniche di IA possono essere utilizzate nel campo della navigazione per apprendere automaticamente parametri non perfettamente noti che hanno un impatto sulla stima del PVT. Un’applicazione può essere l’implementazione di una tecnica di Determinazione Orbita Precisa (POD) a bordo di una missione lunare, per stimare la posizione di un veicolo spaziale durante l’orbita di trasferimento lunare e in prossimità della Luna. I modelli dinamici ridotti richiedono la capacità di modellare, fino a un certo livello di accuratezza, la dinamica del veicolo spaziale.  Tuttavia, potrebbero esserci diverse incognite che hanno un impatto sulla dinamica del veicolo spaziale, come la pressione di radiazione solare (SRP) e il campo gravitazionale lunare (in particolare durante l’avvicinamento alla Luna). Alcune di queste incognite potrebbero persino variare nel tempo (ad esempio, la SRP dipende dall’attività solare e dall’orientamento del veicolo spaziale rispetto al Sole), rendendo difficile stimarle come parte del filtro di navigazione. Tecniche di intelligenza artificiale possono essere applicate per apprendere questi parametri in modo efficiente, possibilmente sfruttando input da diversi sensori (ad esempio, inseguitori stellari, ecc.) e adattandosi all’ambiente in evoluzione.

Analisi dei dati spaziali 

L’IA è cruciale per elaborare i grandi volumi di dati generati dai satelliti. In Italia, il programma COSMO-SkyMed, gestito dall’ASI e da Telespazio, utilizza tecniche di deep learning per analizzare immagini radar ad apertura sintetica (SAR). Nel 2024, 

COSMO-SkyMed ha implementato un nuovo algoritmo di IA per il monitoraggio in tempo quasi reale delle coste mediterranee, rilevando attività illegali come la pesca di frodo con una precisione superiore al 90%. 

Nurjana Technologies, con sede a Cagliari, sviluppa sistemi di IA per l’elaborazione di dati da sensori ottici e radar. Nel 2025, l’azienda ha collaborato con l’ASI per analizzare dati del satellite PRISMA, identificando cambiamenti ambientali come la deforestazione in aree remote. Inoltre, Officina Stellare, di Vicenza, utilizza l’IA per migliorare l’elaborazione delle immagini raccolte dai suoi strumenti optomeccanici, supportando missioni di osservazione della Terra e astronomia. 

Progettazione e produzione di veicoli spaziali 

L’IA ottimizza la progettazione e la produzione di veicoli spaziali, riducendo tempi e costi. Thales Alenia Space Italia, leader nel settore, utilizza la progettazione generativa basata su IA per sviluppare componenti satellitari leggeri e resistenti. Nel 2024, l’azienda ha progettato una micro-antenna SAR per il satellite Platino-1, parte del programma ASI PLATiNO, utilizzando algoritmi di IA per ottimizzare peso e prestazioni. 

Sitael, con sede a Mola di Bari, è un altro attore chiave. Nel 2025, Sitael ha integrato l’IA nella produzione di piattaforme satellitari per il programma PLATiNO, automatizzando i test funzionali e riducendo i tempi di validazione del 25%. Inoltre, AIKO sviluppa soluzioni di IA per il monitoraggio autonomo dei veicoli spaziali. Il suo sistema FDIR (Fault Detection, Isolation, and Recovery) basato su ML, testato nel 2024 su un CubeSat, ha migliorato la rilevazione dei guasti del 40% rispetto ai metodi tradizionali. 

La sicurezza dei sistemi spaziali 

La sicurezza è una priorità crescente nello spazio, con minacce come attacchi informatici e detriti orbitali. L’IA migliora la situational awareness e la cybersecurity. AIKO sviluppa algoritmi per tracciare oggetti in orbita, prevenendo collisioni. Nel 2025, un suo sistema di IA è stato testato per gestire il traffico spaziale di una costellazione di CubeSat, riducendo il rischio di collisioni del 30%. 

Telespazio utilizza l’IA per proteggere le infrastrutture di COSMO-SkyMed da attacchi informatici. Nel 2024, ha implementato un sistema di rilevamento delle intrusioni basato su IA, identificando anomalie nelle reti di comunicazione con un’accuratezza del 95%. Inoltre, Leonardo, attraverso la sua divisione cyber, sviluppa protocolli di crittografia avanzati per le comunicazioni satellitari, integrando l’IA per adattare dinamicamente le chiavi crittografiche. 

Qascom ha applicato soluzioni di IA per l’Intelligence dei Segnali (SIGINT). All’interno del suo sensore di monitoraggio a radiofrequenza (RF), in particolare QB100, che viene usato per la protezione di infrastrutture spaziali a terra,  Qascom ha implementato tecniche di apprendimento automatico per la classificazione e la caratterizzazione di potenziali minacce RF (jamming e spoofing), in grado di apprendere e adattarsi al contesto in cui il sensore viene utilizzato. I risultati di tali tecniche vengono successivamente utilizzati, in modo automatico, per attivare altre strategie di gestione RF, come tecniche di mitigazione, tecniche di localizzazione o per informare le parti interessate.

Le implicazioni geopolitiche dell’IA nello Spazio 

L’IA nello spazio ha profonde implicazioni geopolitiche. In Italia, l’ASI e aziende come Thales Alenia Space e Telespazio rafforzano la posizione del Paese come terzo contributore dell’ESA. Il programma Copernicus, che utilizza l’IA per analizzare dati di osservazione della Terra, ha consolidato la sovranità tecnologica europea, con l’Italia in prima linea. Nel 2025, l’UE ha annunciato una proposta di legge spaziale che regola l’uso dell’IA, con contributi significativi dell’ASI. 

A livello globale, Stati Uniti e Cina competono per il primato nell’IA spaziale, ma l’Italia si distingue per le collaborazioni internazionali. Ad esempio, ALTEC, joint venture tra Thales Alenia Space e ASI, supporta operazioni sulla Stazione Spaziale Internazionale con sistemi di IA per la logistica e il controllo missione. Inoltre, Primo Space, il primo fondo di venture capital italiano dedicato al settore spaziale, ha investito nel 2024 in startup come AIKO, rafforzando l’ecosistema nazionale. 

Sfide e prospettive future 

L’IA presenta sfide, come la mancanza di trasparenza dei sistemi (“scatole nere”). L’Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) è essenziale per garantire affidabilità in missioni critiche. In Italia, AIKO sta sviluppando soluzioni XAI per migliorare la trasparenza dei processi decisionali nei satelliti. Inoltre, la gestione dei detriti spaziali, che nel 2025 superano le 9.600 tonnellate, richiede soluzioni IA avanzate. D-Orbit sta lavorando a una missione di rimozione detriti guidata da IA, prevista per il 2026. 

In futuro, l’IA sarà cruciale per colonie lunari e missioni su Marte. L’Italia, con il suo ecosistema di startup e grandi imprese, è ben posizionata per guidare questa transizione, ma la collaborazione internazionale e una governance chiara saranno essenziali per gestire le implicazioni geopolitiche. 

Conclusioni

L’IA sta trasformando il settore spaziale italiano, con piccole e medie aziende come Qascom, Leaf Space, Sitael, AIKO e D-Orbit che guidano l’innovazione in operazioni satellitari, esplorazione, analisi dati, progettazione e sicurezza. Questi progressi non solo rafforzano la Nuova Economia Spaziale, ma posizionano l’Italia come attore chiave nella corsa globale allo spazio. Tuttavia, affrontare le sfide etiche e normative dell’IA sarà cruciale per un futuro sostenibile nello spazio.