ienai SPACE reinventa el mercado de la propulsión in-space de la mano de AWS

Para las Startups, la facilidad de uso, la contención de costes y la velocidad de entrega son factores determinantes a la hora de escoger un proveedor de Cloud.

El uso de tecnologías serverles como AWS Lambda agilizan enormemente el desarrollo de los servicios web. Además, la apuesta por la arquitectura ARM con Graviton ofrece claras ventajas de rendimiento en función de precio (hasta un 40% más) con respecto a la arquitectura x86.

Sobre ienai SPACE

ienai SPACE es una empresa de hardware y software dedicada al sector New Space. Particularmente, trabajan en soluciones de propulsión “in-space”: básicamente, fabrican y operan los pequeños cohetes que mueven los satélites una vez ya están en órbita.

Su lema es: “maneuvering as a service” (maniobras como servicio), en referencia a la capacidad de maniobrar que otorgan a satélites en órbita. Se trata de una tarea crítica en la mayoría de las misiones y que cada vez se vuelve más crítica, ya que más y más satélites se lanzan cada año (en 2020 se registraron 1200 satélites enviados a la Orbita Terrestre Baja) y temas como la basura espacial y la prevención de colisiones han pasado a ser problemas comunes a resolver.

ienai se ha construido alrededor de la idea que los fabricantes de satélites e integradores han tenido siempre pocas opciones a la hora de decidir qué soluciones de propulsión se ajustan mejor a sus necesidades; esto es particularmente cierto en sistemas de propulsión eléctricos, como los de ienai, ya que producen muy poco empuje y requieren de una selección cuidadosa durante la fase preliminar de diseño, así como un meticuloso planeo durante la fase de operación del propulsor.

Sus propulsores ATHENA se personalizan basándose en las restricciones de la plataforma del satélite y las maniobras particulares que se tendrán que llevar a cabo durante toda la vida útil del satélite; lo cual es perfecto en términos de versatilidad y dota de muchas opciones a sus clientes, pero requiere un esfuerzo adicional para asegurarse que los ingenieros entienden la tecnología y tienen acceso a las herramientas adecuadas para permitirles exprimir todo su potencial.

Como punto de partida a su particular aproximación, han construido ienai GO, una plataforma basada en la nube que ofrece un software de análisis para las fases de la misión del satélite.

1 ienai GO utiliza datos de las características de los satélites, su capacidad de generar potencia eléctrica en órbita así como las misiones a llevar a cabo para generar un diseño customizado del propulsor ATHENA, a diferencia de otros competidores que llevan a cabo el proceso inverso.

Puedes saber más acerca de esta solución en go.ienai.space y construir tu propio sistema de propulsión “in-space” personalizado con unos pocos clicks.

El reto de ienai Space

ienai SPACE necesitaba una plataforma tecnológica que le sirviera para gestionar su aplicación de forma integral; desde herramientas a su sistema de entrega.

Necesitaban una plataforma cloud, ya que el modelo on-premises habría supuesto un alto costo operacional. Además de aumentar el tiempo de puesta en producción sin servicios gestionados. La agilidad era un factor determinante para asegurar que su equipo de ingenieros se centraba en el desarrollo de su producto y no en la gestión de la infraestructura.

“AWS nos ha permitido la flexibilidad necesaria para desplegar una herramienta compleja, capaz de manejar múltiples usuarios y generar soluciones de análisis de misión críticas durante los estudios preliminares en el diseño de un satélite.” Dr. Daniel Pérez Grande, CEO & Co-founder en ienai SPACE

Resumen de la solución

Se accede a ienai GO mediante una aplicación web desplegada en REACT que permite a cada usuario crear, analizar e iterar múltiples escenarios de misión. También sirve como captación de leads para ienai, ya que así, pueden establecer comunicación con clientes potenciales directamente cuando empiezan a crear sus primeras misiones. La imagen anterior resume la lógica que sigue un usuario cuando trabaja con ienai GO y es única a la aproximación de ienai al mercado:

Primero se introducen las características principales de la plataforma del satélite (estándar del satélite, masa, potencia disponible, etc.). En ese momento también se facilitan las limitaciones sobre el sistema de propulsión (en términos de su consumo energético máximo nominal y masa máxima ocupada en el satélite). Finalmente, se da la órbita de inyección inicial para el satélite o se selecciona un lanzador entre los vehículos disponibles en los próximos años; el usuario puede entonces añadir un número de maniobras típicas de Órbita Terrestre Baja que constituyen las diferentes fases de propulsión de la misión.

El backend de la herramienta está escrito en Python y combina un optimizador del modelo del rendimiento del propulsor (que tiene en cuenta las limitaciones introducidas por el usuario y las diferentes opciones de personalización) y un propagador de dinámica orbital. Este backend se encarga del “heavy-lifting” en el software, calculando maniobras orbitales complejas y seleccionando la configuración óptima del propulsor para la combinación particular de la plataforma del satélite y la misión.

Por último, la herramienta entrega un diseño personalizado de propulsor, las diversas configuraciones durante las operaciones de propulsión para cada maniobra y los resultados de dichas maniobras. Incluyendo el tiempo de propulsión, potencia, consumo de propelente, etc, y la masa total del propulsor, volumen y pico máximo de consumo energético. El usuario recibe incluso un renderizado preliminar de cómo podría verse el propulsor basándose en todos los requerimientos, que puede descargarse en formato CAD para añadirlo a su diseño de plataforma satelital.

Las siguientes imágenes ilustran la interacción del usuario con la herramienta. ienai ha dedicado un esfuerzo considerable en asegurar que el software sea intuitivo (y atractivo) para todo tipo de usuarios (nivel iniciado, estudiantes y, como no, profesionales expertos de la industria espacial) y que la información representada sea coherente y fácilmente procesable. Ienai GO es un recurso eficaz e intuitivo que cualquier ingeniero puede utilizar durante la fase preliminar de diseño para poder entender mejor los requerimientos de propulsión en sus misiones y cómo la tecnología de ienai puede ayudarles a hacerlo realidad fácilmente.

2 Pantalla inicial de misión en ienai GO, donde se definen las características de la plataforma en cuanto a tamaño, masa y potencia disponible en órbita, la potencia disponible para el propulsor y la órbita de inyección

3 Pantalla de selección de maniobras en ienai GO, donde se pueden añadir hasta 3 maniobras típicas de órbita baja terrestre para llevar a cabo a lo largo de la misión

4 Pantalla de resumen de la misión en ienai GO, el usuario tiene acceso a todas las maniobras propuestas y pueden verse las características de estas en cuanto a las actuaciones propulsivas; finalmente se genera una versión preliminar de la configuración del motor que puede descargarse como CAD

La solución

ienai GO ha sido construida bajo tres principios: velocidad, facilidad de uso y fidelidad. Por eso requerían de una plataforma que les permitiese alcanzar dichos principios al mismo tiempo que gestionan múltiples usuarios concurrentes mientras trataban con una arquitectura compleja que incluye media, un backend de Python, una base de datos de usuarios y un frontend serverless. Adicionalmente, la plataforma debía ser frecuentemente y perfectamente actualizada para incluir nuevas funciones a lo largo del desarrollo y en el futuro.

“Amazon Web Services resultó ser la respuesta obvia desde el principio, ya que nos proveyó de las herramientas necesarias para lograr dicho fin.” – Dr. Daniel Pérez Grande, CEO & Co-founder en ienai SPACE

El siguiente diagrama de arquitectura muestra su entorno de producción, donde se emplean instancias de cómputo (Amazon EC2) de gran capacidad (con entornos de desarrollo y «staging» replicados en instancias de menor capacidad).

5 Diagrama de la solución de ienai SPACE.

ienai SPACE utiliza diferentes herramientas de AWS. Para el frontend, se utiliza una arquitectura serverless, lo cual significa que no emplean instancias de cómputo dedicadas. En su lugar emplean funciones Lambda, S3 buckets y todas las ubicaciones de borde CloudFront disponibles alrededor del mundo.

Debido a la naturaleza del core de ienai GO (Next.js), se emplean diferentes servicios para distribuir y servir ienai GO como:

• Páginas de renderización del lado del servidor – Todas las páginas se lanzan a funciones Lambda.
• Pre-renderizado automático – Todas las páginas que no se sirven como SSR (Server Side Rendering) se compilan con next.js a HTML durante el tiempo de build, todas ellas se lanzan a S3. Lambda en CloudFront se encarga de mandar las peticiones a las páginas estáticas (ejemplo: /home, /privacy-policy, etc.) a S3.
• Rutas API – Todas las rutas API se lanzan a funciones Lambda.
• Los assets del cliente se sirven mediante CloudFront desde un bucket de S3.
• Los directorios de usuario static / public se sirven mediante CloudFront desde un bucket de S3.
• Un bucket de S3 dedicado para Media está conectado en múltiples capas de ienai GO.

Para el backend, ienai GO utiliza dos API’s basadas en Python para el core. Una de las API es para el análisis de la misión y optimización del propulsor y la otra es para la generación en tiempo real del propulsor en 3D basándose en la misión del usuario, tal y como hemos explicado anteriormente. Ambas API’s se ejecutan en instancias EC2 y actualmente se encuentran en el proceso de migración a instancias basadas en arquitectura ARM; la arquitectura Graviton 2 y Graviton 3. La API del core tiene una base de datos que emplea ya la arquitectura Graviton 2.

“Los procesadores Graviton 2 nos han ayudado a reducir el tiempo máximo de consulta en base de datos en un x10.” – Dr. Daniel Pérez Grande, CEO & Co-founder en ienai SPACE

Conclusión y siguientes pasos

“Con este post esperamos haber inspirado a desarrolladores de software y capacidades relacionados con el sector New Space aprovechar al máximo las herramientas que ofrece AWS tal y como hace ienai SPACE. Además de ienai GO, que hace uso de la flexibilidad que ofrece el ecosistema de herramientas de AWS, disponemos de una instancia dedicada de múltiples núcleos para nuestra herramienta ienai 360 de alta fidelidad, la cual se encuentra actualmente en desarrollo, y emplea algoritmos genéticos para analizar el espacio de diseño de su propulsor y las maniobras de propulsión particulares para llevar a cabo diferentes misiones a través de un enfoque de ingeniería concurrente. Además, planeamos aprovechar al máximo el despliegue de nuevas herramientas novedosas relacionadas con el ecosistema de New Space por parte de Amazon Web Services.

Por ejemplo, ya estamos considerando el uso de su AWS Ground Station (ground station as a service) para mejorar las comunicaciones con los satélites de nuestros clientes a fin de proporcionar telemetría y optimización de las maniobras casi en tiempo real. Un aspecto clave de nuestra próxima estrategia de negocio basada en “gestión de flotas de propulsores”“ – Dr. Daniel Pérez Grande, CEO & Co-founder en ienai SPACE

Si estás interesado en conocer lo que hace ienai SPACE no dudes en ponerte en contacto a través de info@ienai.space y regístrate en su plataforma ienai GO en go.ienai.space para tener acceso gratuito a una de las herramientas de gestión y análisis de maniobras de propulsión para misiones espaciales más intuitiva del mundo.

Dr. Daniel Pérez Grande es un Ingeniero Aeroespacial con gran interés en Sistemas Avanzados de Propulsión. Tiene experiencia profesional en el desarrollo de sistemas propulsión de cohetes (químicos y eléctricos) así como en motores de aviación civil y militar. En 2018 obtuvo un doctorado en Física de Plasma, centrado en Propulsión avanzada mediante Iones, particularmente en el campo de Aceleradores de Plasma de Efecto Hall. Es actualmente el CEO y Co-founder de la Startup ienai SPACE donde trabaja para rediseñar el paradigma del mercado de la propulsión “on-board”.

Con sede en Barcelona, España, Carlos Lizaga Anadón es Startups Solutions Architect en el equipo de Arquitectura de Soluciones en Iberia con más de 10 años de experiencia como Ingeniero de Software y diseño de sistemas.