امروزه صنعت فضایی از تک ماهواره‌های بزرگ به منظومه‌هایی از ماهواره‌های ارزان کوچک تغییر رویکرد داده است. افزایش تعداد ماهواره باعث پیچیدگی مدیریت منظومه‌های ماهواره‌ای شده است. مدیریت و پایش این منظومه‌های ماهواره‌ای وظیفه‌ای ۲۴ ساعته است که در تمام هفت روز هفته ادامه می‌یابد و به نیروی کار قابل‌توجهی نیازمند است. این موضوع باعث شده است که شرکت‌هایی به فکر استفاده از هوش مصنوعی برای تسهیل مدیریت منظومه‌های ماهواره‌ای به صورت مقاوم و بهینه بیفتند.
استفاده از هوش مصنوعی باعث کاهش ساعت کاری موردنیاز برای مدیریت منظومه‌های ماهواره‌ای و کاهش بار کاری برای پایش شبکه و همچنین کاهش وظایف تحلیل ریشه‌ای وقایع (root-cause-analysis) می‌شود. تحلیل ریشه‌ای وقایع روشی تحلیلی است که برای شناسایی علت ایجاد بروز یک مشکل در یک سامانه به کار می‌رود. با خودکار شدن این وظایف مشکلات پیش‌آمده در شبکه سریع‌تر برطرف می‌شوند و دسترس‌پذیری خدمات ماهواره‌ای ارائه‌شده افزایش می‌یابد. به این ترتیب استفاده از هوش مصنوعی باعث کاهش ریسک و نیز کاهش هزینه‌ها می‌شود. برای انجام خودکار این وظایف سامانه هوش مصنوعی ابتدا با استفاده از دانش متخصصان آموزش داده می‌شود.
شرکت‌های دانمارکی توآپریت (2Operate) و گام‌اسپیس (GomSpace) به همراه دانشگاه آرهوس (Aarhus University) در دانمارک امکان استفاده از هوش مصنوعی را برای مدیریت منظومه‌های ماهواره‌ای آینده با در نظر گرفتن استانداردهای موجود ارتباط‌های مخابراتی بررسی کردند. این همکاری در قالب طرح مگامن (MegaMan) انجام گرفته است که صندوق نوآوری دانمارک (Innovation Fund Denmark) آن را حمایت می‌کند.
در این پروژه محصولی به نام توسالو (2Solve) که شرکت توآپریت آن را تهیه کرده برای ارزیابی مدیریت ماهواره‌‌ها با هوش مصنوعی با موفقیت آزموده شد. این آزمون روی ماهواره گام‌ایکس-4 (GOMX-4) که شرکت گام‌اسپیس آن را ساخته است و ماهواره دلفینی-1 (Delfini-1) متعلق به دانشگاه آرهوس انجام گرفت. پس از موفقیت این آزمایش شرکت توآپریت و گام‌اسپیس محصولی برای مدیریت منظومه‌های ماهواره‌ای تهیه کرده‌اند که پلتفرم عملیاتی مگامنظومه‌ها (Mega-Constellations Operations Platform به‌اختصار MCOP) نام گرفته است. این محصول در زیرمجموعه شرکت گام‌اسپیس در لوکزامبورگ رونمایی شد.