Otto satelliti al giorno (e un business 12 miliardi), così l'AI porta Torino in orbita: il caso Aiko

Chi governerà le nuove autostrade del cielo quando, ogni 24 ore, otto nuovi satelliti si aggiungeranno al traffico sopra le nostre teste? La rivoluzione è già in corso: entro il 2032 si stima una media di 2.800 lanci l’anno e, guardando al 2050, più di 30.000 satelliti in orbita. In questo scenario, l’intelligenza artificiale non è più un vezzo tecnologico, ma il “pilota automatico” che promette efficienza, sicurezza e sostenibilità. Con un mercato valutato 3,49 miliardi di dollari nel 2024 e proiettato a 12 miliardi nel 2035, l’AI sta diventando lo strato operativo delle missioni. Ma, come in ogni decollo, contano tanto la spinta quanto il controllo.

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- Oltre 30.000 satelliti previsti in orbita entro il 2050

- Mercato globale dell’AI per lo spazio: 3,49 miliardi di dollari nel 2024; 12 miliardi entro il 2035.

Dall'orbita bassa a Marte: l'AI che lavora già
Esempi concreti sono operativi oggi: - ESA Φ-sat-1: algoritmi in orbita riconoscono e scartano immagini coperte da nuvole, riducendo il traffico dati a terra. - MEXAR2: prima missione sperimentale nell’orbita di Marte a usare sistemi di AI a terra per supportare l’analisi dei dati. - Rover marziani: autonomia consolidata per attività senza supervisione continua da Terra. - Da luglio 2025: Wukong AI, il chatbot della stazione spaziale cinese Tiangong, assiste gli astronauti nelle attività quotidiane.

Che cosa fa davvero l'AI nelle missioni
Dalla priorità ai dati al rilevamento di anomalie, dall’ottimizzazione delle risorse di bordo all’aumento dell’autonomia operativa: l’AI consente decisioni rapide e sostenibili in contesti complessi. Quando il controllo da Terra non è possibile — come nello spazio profondo — diventa un requisito essenziale per garantire efficienza e sicurezza.

La voce degli esperti di Aiko
“Applicata al settore spaziale, l’intelligenza artificiale ha il potenziale di ridisegnare profondamente il panorama delle missioni future... non è più solo un’opzione tecnologica ma una leva necessaria per garantire efficienza, sicurezza e sostenibilità delle operazioni spaziali”, osserva Lorenzo Feruglio, CEO e Co-founder di AIKO, scaleup torinese specializzata in software avanzati basati su AI e automazione per applicazioni spaziali.

Limiti, rischi e l'imperativo della resilienza
Lo spazio resta un ambiente ostile: risorse hardware limitate, radiazioni, condizioni non perfettamente replicabili nei test a terra. Qui l’AI può inciampare in bias e imprecisioni se addestrata su dati parziali: come un classificatore di imbarcazioni “cresciuto” quasi solo su petroliere, che fatica a riconoscere altre navi. Serve, dunque, trasparenza decisionale, affidabilità e gestione delle funzioni autonome in corso d’opera. Sul fronte della sicurezza, nuove vulnerabilità e superfici d’attacco possono avere effetti irreversibili, dato il limitato margine di intervento correttivo in orbita. Feruglio è netto: “Garantire la resilienza dei sistemi significa proteggerli da accessi e manomissioni, controllare dati e aggiornamenti, monitorare il comportamento dell’AI nel tempo e sottoporre le funzioni autonome a rigorosi processi di verifica e validazione, prima del lancio e durante le operazioni in orbita”.

Umano e macchina: alleati non rivali
L’AI gestisce volumi e complessità impraticabili per soli operatori umani, soprattutto quando il tempo è critico. Il modello vincente è human-in-the-loop/human-on-the-loop: l’autonomia copre i compiti ripetitivi o time-critical; le persone supervisionano, validano e intervengono nei casi limite. “Nello spazio l’AI non sostituisce le competenze delle persone, ma le integra”, aggiunge Feruglio. “Gli operatori umani definiscono obiettivi, priorità, criteri di sicurezza e limiti operativi”.

L’Europa e la filiera: il caso Aiko
Le aziende europee della Space Industry portano innovazione lavorando in filiere collaborative con agenzie e contractor, su ambiti strategici come sicurezza, osservazione della Terra e resilienza delle infrastrutture spaziali. “AIKO partecipa a questa evoluzione lavorando su autonomia e decision support”, spiega Feruglio. L’approccio: sistemi di AI progettati per contesti reali di missione, con obiettivi chiari e confini operativi definiti, inseriti in architetture che ne consentono il monitoraggio costante e il controllo umano nei casi critici, sostenuti da test, verifica e validazione coerenti con safety e security. “L’obiettivo non è ‘mettere AI ovunque’, ma applicarla dove genera valore misurabile, come la riduzione del carico operativo, una maggiore reattività dei sistemi, la gestione intelligente dei dati e il supporto alla continuità di servizio”. E ci sono già prodotti sul campo: “In AIKO, con gifted_GENE utilizziamo l’intelligenza artificiale per analizzare in tempo reale i dati telemetrici dei satelliti e prevenire anomalie prima che diventino guasti di missione; con la suite clear_, invece, portiamo algoritmi di elaborazione direttamente a bordo dei satelliti ottici e radar per filtrare, processare e selezionare le immagini in orbita, riducendo la latenza e rendendo i dati immediatamente utilizzabili per applicazioni come il monitoraggio ambientale o la gestione del traffico marittimo”.

Prossimi orizzonti fra orbita e Terra
L’AI “space-grade”, progettata per risorse limitate, latenze e criticità operative, è pronta a trasferirsi anche in contesti terrestri ad alta complessità: monitoraggio ambientale, infrastrutture critiche, protezione civile, trasporti, industria. Piattaforme come ESA OPS-SAT hanno accelerato test e dimostrazioni di algoritmi direttamente in orbita — dal riconoscimento di navi alla rilevazione di deforestazione su immagini satellitari. Intanto le missioni diventano più autonome: AI a bordo per filtrare e interpretare i dati, pianificare le operazioni, gestire eventi imprevisti e ridurre la dipendenza dal controllo continuo da Terra. In parallelo maturano standard e processi di certificazione per rendere l’AI affidabile in funzioni mission-critical.

La traiettoria, sintetizza Feruglio, è chiara: “Entro cinque anni l’intelligenza artificiale passerà da tecnologia sperimentale a vero strato operativo delle missioni, abilitando decisioni locali più rapide e resilienti, catene dati intelligenti e un’evoluzione del ruolo umano verso la supervisione, la definizione delle policy e la gestione del rischio”. La domanda, a questo punto, non è se salire a bordo, ma come farlo con le cinture ben allacciate.