V globokem vesolju se težave ne rešujejo tako kot na Zemlji. Signal do plovila lahko potuje več minut ali ur, komunikacijska okna so omejena, zemeljske postaje pa niso vedno na voljo. Če satelit izgubi orientacijo, če odpove senzor ali če se poraba energije nenadoma spremeni, lahko čakanje na človeško navodilo pomeni izgubo misije.
Prav zato postaja avtonomna umetna inteligenca eden ključnih tehnoloških izzivov prihodnjih vesoljskih misij. Ameriško podjetje AstroForge želi iti posebej daleč: na svojih prihodnjih plovilih preizkuša sistem Solo, ki naj bi samostojno zaznaval anomalije, povezoval podatke senzorjev in izvajal omejene korektivne ukrepe brez stalnega nadzora z Zemlje.
Podjetje, ki razvija tehnologije za rudarjenje asteroidov, načrtuje prvi preizkus popolnoma avtonomnega plovila leta 2027. Njegov pristop je ambiciozen tudi zato, ker ustanovitelj AstroForge Matthew Gialich trenutno razmišlja o misiji, ki bi delovala brez radijske povezave za sprejem ukazov z Zemlje.
Zakaj vesoljska plovila potrebujejo več samostojnosti
Velike vesoljske agencije že desetletja uporabljajo avtomatizacijo. Plovila imajo sisteme za stabilizacijo, upravljanje porabe energije, zaščito pred napakami in izvajanje vnaprej načrtovanih postopkov. To pa ni enako kot sistem, ki bi znal širše interpretirati stanje plovila in izbrati ukrep ob nepredvideni kombinaciji težav.
Pri Nasinih zahtevnih misijah pomemben del dela še vedno opravijo zemeljske ekipe. Misija OSIRIS-REx, ki je leta 2018 dosegla asteroid Bennu, je po navedbah TechCruncha v posamezni osemurni izmeni zaposlovala okoli 100 operaterjev. Takšna infrastruktura je za manjša zasebna podjetja finančno težko dosegljiva.
AstroForge je to omejitev izkusil neposredno. Leta 2025 je v globoko vesolje izstrelil plovilo Odin, vendar je imel težave s komunikacijo. Velikih zemeljskih anten, primernih za komunikacijo s plovili na velikih razdaljah, je malo, dostop do njih pa je omejen s kratkimi komunikacijskimi okni. Podjetju na koncu ni uspelo ponovno prevzeti nadzora nad Odinom.
Po Gialichevih besedah je prav ta izkušnja spodbudila vprašanje, ali bi plovilo lahko samo poskušalo rešiti težavo, namesto da zgolj čaka na ukaz z Zemlje.
Solo: kombinacija klasičnega nadzora in modela transformer
AstroForge Solo opisuje kot interni avtonomni nadzorni sklad, zgrajen okoli modela tipa transformer. Sistem naj ne bi v celoti nadomestil klasične programske opreme za vodenje plovila, ampak naj bi jo dopolnjeval.
Po besedah Armanda Awada, vodje programske opreme za letenje pri AstroForge, arhitektura vključuje tri ravni: tradicionalne nadzorne algoritme, specializirane modele za posamezne podsisteme — denimo proizvodnjo energije ali navigacijo — ter osrednjo inteligentno plast. Ta naj bi bila usposobljena na podatkih približno 2.500 senzorjev na plovilu.
Modeli transformer so postali znani predvsem zaradi velikih jezikovnih modelov, vendar njihova uporabnost ni omejena na besedilo. Njihova ključna lastnost je sposobnost povezovanja velikega števila različnih vhodov in prepoznavanja odnosov med njimi. Pri vesoljskem plovilu bi to lahko pomenilo povezovanje podatkov o bateriji, temperaturi, orientaciji, komunikaciji, položaju Sonca, navigaciji in stanju posameznih instrumentov.
Če bi na primer sistem zaznal izgubo podatka o položaju plovila, bi lahko preveril, ali je težava povezana s star trackerjem oziroma zvezdnim sledilnikom, porabo energije ali drugim podsistemom. Awad je kot možen ukrep omenil tudi zelo preprost, a pogosto uporaben postopek: ponovni zagon problematične naprave.
AstroForge ni javno podrobno razkril, kako trenira Solo, kakšni so računski viri na krovu plovila ali katere mehanizme uporablja za preverjanje odločitev modela. To so pomembne odprte podrobnosti, saj je uporaba nevronskih mrež v varnostno kritičnih vesoljskih sistemih precej zahtevnejša kot njihova uporaba v podatkovnih centrih na Zemlji.
Vesolje ni prijazno okolje za AI
Avtonomni sistemi v orbiti in globokem vesolju se srečujejo z omejitvami, ki jih pri običajnih AI-sistemih pogosto ni. Računalniki na plovilih imajo omejeno energijo in procesorsko zmogljivost, elektronika pa mora zanesljivo delovati v okolju sevanja ter velikih temperaturnih razlik.
Poseben izziv je preverljivost. Jezikovni in drugi generativni modeli so lahko uporabni pri prepoznavanju vzorcev, vendar lahko ustvarijo napačne ali nelogične rezultate. Pri vesoljskem plovilu napačna odločitev ne pomeni slabega odgovora v klepetalniku, temveč lahko pomeni izgubo navigacije, energije ali komunikacije.
Zato bo ključnega pomena, koliko avtonomije bo Solo dejansko dobil. Varnostno razumen pristop običajno pomeni jasno omejen nabor dovoljenih dejanj, tradicionalne varnostne kontrolne sisteme, redundanco ter možnost prehoda v varno stanje. AstroForge je potrdil, da Solo združuje klasične algoritme in modele za posamezne podsisteme, ni pa podrobneje opisal varnostnih omejitev svojega sistema.
Gialicheva izjava, da za misijo Autonomy-1 trenutno ne načrtuje radijskih sprejemnikov za ukaze z Zemlje, je zato zelo drzna. Sam je sicer dodal, da ga utegne ekipa do izstrelitve prepričati v drugačno rešitev. Takšna povezava bi bila dragocena kot skrajni varnostni mehanizem, četudi plovilo večino časa deluje samostojno.
AstroForge ni sam, a cilja na višjo stopnjo samostojnosti
Vesoljska avtonomija ni nova tema. NASA je že pri misiji Deep Space 1 konec devetdesetih let preizkušala sistem Remote Agent, ki je samostojno načrtoval aktivnosti in zaznaval napake. Evropska vesoljska agencija ESA je v novejših misijah preizkušala uporabo AI na satelitih, med drugim za lokalno analizo posnetkov Zemlje, s čimer se zmanjša količina podatkov, ki jih je treba poslati na tla.
Večina takšnih primerov je osredotočena na natančno določene naloge: obdelavo slik, upravljanje posameznega instrumenta, načrtovanje dejavnosti ali zaznavanje napak. AstroForgeov cilj je širši: Solo naj bi povezoval stanje več podsistemov in pomagal upravljati celotno plovilo v okoliščinah, ko pomoč z Zemlje ni hitro dosegljiva.
To še ne pomeni, da bo sistem splošna umetna inteligenca za vesolje. Gialich tudi sam poudarja, da gre za omejeno oziroma »constrained« avtonomijo. Prav ta omejenost je lahko prednost: model ima manj možnosti za nepredvidljivo vedenje, hkrati pa je mogoče njegove naloge natančneje testirati.
Preizkus pred misijo brez nadzora z Zemlje
Solo naj bi najprej poletel na plovilu DeepSpace-2, ki je predvideno za izstrelitev skupaj s tretjo lunarno misijo podjetja Intuitive Machines do konca leta 2026. Sistem bo deloval v tako imenovanem načinu sence: spremljal bo stanje plovila in predlagal oziroma simuliral odločitve, ne da bi neposredno prevzel upravljanje.
Šele nato naj bi AstroForge leta 2027 izvedel misijo Autonomy-1 na prvi raketi podjetja Stoke Space. Misijo naj bi podprla NASA in naj bi zbirala znanstvene podatke o Soncu.
Če bo Solo uspešen, njegov največji prispevek ne bo le v cenejšem upravljanju enega plovila. Takšni sistemi bi lahko omogočili manjše in pogostejše misije v globoki vesolje, kjer stalni človeški nadzor ni realističen. To je pomembno za raziskovanje asteroidov, dolgotrajne misije proti Marsu in prihodnje robotske odprave v bolj oddaljene dele Osončja.
Prava preizkušnja pa ne bo v tem, ali lahko AI prepozna napako, temveč ali zna v kritičnem trenutku sprejeti dovolj zanesljivo odločitev — takrat, ko z Zemlje nihče ne more priskočiti na pomoč.
