Miles Space đã thử nghiệm thành công một loại động cơ đẩy điện sử dụng nhiên liệu nước với mức tiêu thụ năng lượng cực thấp.
“Chúng tôi có một động cơ đẩy plasma dựa trên hơi nước hoạt động ở mức năng lượng thấp đến mức nhiều người không tin vào điều đó,” Brad Berkson, CEO của Miles Space, chia sẻ với SpaceNews.
Trong cuộc thử nghiệm diễn ra vào tháng 9 năm 2024 trên một vệ tinh châu Âu, động cơ đẩy Poseidon M1.5 của Miles Space – có kích thước phù hợp với một cubesat đơn (10cmX10cm) – đã chứng minh tính hữu dụng của nó trong các nhiệm vụ như hạ dần từ Quỹ đạo thấp Trái Đất, nơi động cơ cần hoạt động trong thời gian dài.
M1.5, với kích thước chỉ 10 cm, tạo ra lực đẩy 37,5 millinewton trong năm phút ở xung lực đặc hiệu 4.800 giây, trong khi chỉ tiêu thụ 1,5 watt điện năng.
Để so sánh, động cơ sử dụng hydrazine có lực đẩy mạnh gấp 10 lần nhưng hoạt động ở mức xung lực đặc hiệu thấp hơn. Trong khi đó, động cơ đẩy Hall-effect có thể cung cấp lực đẩy tương đương nhưng lại yêu cầu công suất cao hơn hàng trăm lần.
“Điều này cho phép thực hiện một số nhiệm vụ có Delta V (gia/giảm tốc) cao, vốn không thể thực hiện được do yêu cầu quá nhiều nhiên liệu hoặc công suất động cơ đẩy,” một kỹ sư nhận xét. Ông yêu cầu giấu tên vì không được phép công khai thảo luận về hệ thống đẩy này.
Mạng nơ-ron nhân tạo
Wesley Faler, giám đốc công nghệ của Miles Space có trụ sở tại Florida, đã phát triển động cơ M1.5 trong vài năm với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Sau khi xác định các thông số như chiều dài và chiều rộng của buồng phản ứng, vị trí đầu vào, điện áp đầu ra và thời gian hoạt động, Faler sử dụng thuật toán di truyền để mô phỏng các kết hợp khác nhau.
“Kết quả thu được là dữ liệu về lực đẩy và hiệu suất nhiên liệu,” Faler cho biết. “Tôi sẽ chọn ra những điểm dữ liệu tốt nhất, và hệ thống sẽ sử dụng một mạng nơ-ron để học hỏi từ quyết định của tôi. Sau đó, nó sẽ dùng mạng nơ-ron đã được huấn luyện này để chạy các mô phỏng ngay cả khi tôi không có mặt.”
Cứ vài ngày, Faler lại xem xét các mô phỏng triển vọng nhất và cung cấp phản hồi.
“Thuật toán di truyền đã tự đưa ra hình dạng của động cơ đẩy,” Faler nói. “Chúng tự đánh giá dựa trên một mạng nơ-ron ba lớp học từ phản hồi của con người. Tuy nhiên, cả hai vẫn chưa đạt đến mức trí tuệ nhân tạo hiện nay.”
Trước khi lắp ráp vào thiết bị đẩy, Miles Space đã ghi lại hình ảnh thử nghiệm của các đầu đẩy. Hình ảnh được chụp bằng kỹ thuật phơi sáng dài. Ảnh: SpaceNews
