Wie KI half, die Artemis-II-Mondmission zu starten

Am 1. April 2026 schnallten sich vier Astronauten in das Orion-Raumschiff und fuhren mit einer Rakete in die Geschichte. Kommandant Reid Wiseman, Pilot Victor Glover und die Missionsspezialisten Christina Koch und Jeremy Hansen wurden die ersten Menschen, die seit den Apollo-Missionen den Mond umrundeten.

Ihre 10-tägige Mission war eine Leistung menschlicher Ingenieurskunst und Expertise. Sie zeigte jedoch auch, dass KI ein Partner in der Weltraumforschung sein kann.

SIAT: Die KI, die alles beobachtet

Im Zentrum der Bordintelligenz von Orion befindet sich ein System namens System Invariant Analysis Technology (SIAT), das von NEC Corp. entwickelt und in Lockheed Martins Raumfahrtsysteme integriert wurde. SIAT ist ein Analyse-Engine, der kontinuierlich Sensordaten überwacht, das normale Verhalten komplexer Systeme lernt und Abweichungen erkennt, bevor sie zu Fehlern eskalieren.

Während der Evaluierungen modellierte SIAT Milliarden von Beziehungen zwischen zahlreichen Systemvariablen und Sensoren. Moderne Raumfahrtsysteme wie Orion generieren große Mengen an Telemetrie- und Testdaten, so dass SIAT viel zu arbeiten hatte. Diese Menge an Informationen sowie die Geschwindigkeit, mit der sie analysiert werden musste, übersteigt die Kapazität menschlicher Bediener allein.

Diese Technologie ist in Lockheed Martins Technology for Telemetry Analytics for Universal Artificial Intelligence (T-TAURI)-Plattform eingebettet, einem Analyse-Framework, das ein umfassendes Bild der Raumfahrzeug-Gesundheit erstellt. Diese Verbindung resultiert in proaktiver Anomalie-Erkennung, die sich über Design, Entwicklung, Produktion und Live-Missionen erstreckt.

SIAT ist eines der vielen KI-Modelle, die im Hintergrund bleiben, aber für ein bemanntes Raumfahrzeug sehr wichtig sind. Es ist leise, aber in der Lage, Probleme zu erkennen, die schwierig zu überwachen sind.

Digitale Zwillinge und autonome Systeme

Bevor Astronauten an Bord von Orion gingen, führten Ingenieure und Crewmitglieder vollständige Simulationen in einer Nachbildung des Raumfahrzeugs durch, um Szenarien zu proben, die nicht in den normalen Bedingungen der Erde getestet werden konnten.

Digitale Zwillings-Simulationen beziehen sich auf KI-gesteuerte virtuelle Modelle der physikalischen Systeme des Raumfahrzeugs. Diese Werkzeuge ermöglichten es den Teams, wichtige Elemente des Raumfahrzeugs und der Mission zu testen, wie z.B. die Lebenserhaltung, Navigation und Kommunikation unter Bedingungen, die fast unmöglich oder gefährlich sind, um sie in irdischen Laboratorien nachzubilden.

Die Computer an Bord des Raumfahrzeugs waren so konzipiert, dass sie die wichtigsten Systeme unter den hochstrahlenden Bedingungen des Weltraums aufrechterhielten. Diese Architektur, kombiniert mit autonomen Algorithmen, die die Flugbahn in Echtzeit steuern, ermöglichte es dem Raumfahrzeug, den Betrieb während der verlängerten Kommunikationsausfälle aufrechtzuerhalten, die Teil der Tiefraumreise sind.

Alexa im Orbit: Die Callisto-Technologie-Demonstration

Eine der sichtbarsten KI-Anwendungen an Bord der Artemis-Missionen ist Callisto, eine Technologie-Demonstration, die von Lockheed Martin (LMT ) und NASA gemeinsam entwickelt wurde.

Callisto hat Amazons Alexa-Sprachassistenten und Ciscos Webex-Kommunikationsplattform direkt in die zentrale Konsole der Orion-Kapsel integriert. Es verbindet sich über NASAs Deep Space Network. Diese Integration bietet sowohl Astronauten als auch Flugoperatoren im Johnson Space Center eine frei zugängliche Schnittstelle für Tiefraumoperationen.

Ein bemerkenswerter Aspekt des Callisto-Projekts ist sein öffentlich zugänglicher Teil. Während der Artemis-I-Mission lud Lockheed Martin Menschen auf der Erde ein, sich direkt mit der Integration auseinanderzusetzen und Nachrichten für die Menschheit und das Team hinter den Artemis-Missionen zu sammeln. Es ist ein frühes Beispiel dafür, wie KI als Brücke zwischen einer Mission, die Hunderttausende von Meilen entfernt ist, und der breiteren Öffentlichkeit dienen kann, die sie von zu Hause aus verfolgt.

Tiefes Lernen für lunare Navigation

Zum Mond zu gelangen, ist eine Herausforderung. Es ist eine weitere Aufgabe, dass die Astronauten wissen, wo sie sich befinden, wenn sie dort ankommen. Da die Apollo-Crews in einem kleineren Gebiet arbeiteten, benötigten sie keine präzise weite Navigation. Die Artemis-Missionen, die den lunaren Südpol ansteuern, erfordern jedoch, dass die Astronauten sich über ein größeres und komplexeres Gelände orientieren können.

Im Jahr 2018 entwickelten Forscher am Frontier Development Lab ein KI-Navigations-Tool mit einer detaillierten Simulation des Mond-Geländes. Astronauten können Bilder ihrer Umgebung aufnehmen, und tiefes Lernen-Modelle werden diese mit der simulierten Umgebung vergleichen, um ihre Koordinaten genau zu bestimmen.

Das System funktioniert wie ein GPS, das mit maschinellem Sehen anstelle von Satelliten arbeitet, was vielversprechend für Missionen ist, die im Umfang und in der Zielsetzung wachsen. KI wird bereits in Missionen eingesetzt, um neue Gelände zu erkunden und Exoplaneten. Mit der Zeit kann sich diese Technologie weiterentwickeln und das menschliche Wissen über das Universum erweitern.

Die Regierungslücke

Da KI in der bemannten Raumfahrt mehr Verantwortung übernimmt, stellen Regierungen und Institutionen Fragen zur Aufsicht und Rechenschaftspflicht. Das Büro der Vereinten Nationen für Weltraumfragen hat Rahmenbedingungen für die Regierungsführung gefordert, die auf folgenden Schlüsselzielen basieren:

• Ethische und transparente KI für Weltraumoperationen: Dies erfordert erklärbare KI-Systeme, menschliche Aufsicht und robuste Sicherheitsvorkehrungen, insbesondere für kritische Funktionen.
• Gerechtigkeit, Inklusivität und globale Kapazitätsentwicklung: Um Verzerrungen in KI-Modellen und die ungleiche Verteilung von Ressourcen anzugehen, befürwortet UNOOSA vielfältige Datensätze, Open-Access zu Daten und Werkzeugen sowie gezielte Schulungsprogramme für Entwicklungsländer.
• Verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von geospatialen Grundmodellen: Während die Organisation das Potenzial großer KI-Modelle anerkennt, betont sie die Notwendigkeit einer umfassenden Bewertung, die über die Genauigkeit hinausgeht. Dazu gehören Faktoren wie Energieverbrauch, Robustheit und soziale und ethische Auswirkungen.
• Integration von Klimaresilienz und Nachhaltigkeit: Das Büro fordert die Integration von Klimabedingungen im gesamten Lebenszyklus von KI- und Erdbeobachtungstechnologien.
• Schutz von Datenbesitz und -integrität: Dieses Ziel konzentriert sich auf die Notwendigkeit von Maßnahmen, um Datenmanipulation zu verhindern und die Herkunft von geospatialen Informationen sicherzustellen.

Ein bemerkenswerter Teil von UNOOSAs Richtlinien ist der Aufruf zu Rahmenbedingungen, um vor der Einsatzbereitschaft Sicherheitsfälle zu erstellen. Diese empfohlenen Richtlinien autorisieren KI-Entscheidungen innerhalb definierter Parameter für Weltraummissionen, bei denen eine Eingreifensmöglichkeit für Menschen in Echtzeit unmöglich ist.

KI wird wahrscheinlich in Weltraummissionen Entscheidungen treffen, insbesondere in Notsituationen, in denen Kommunikationssysteme beeinträchtigt sind. Während Teams danach streben, dies zu verhindern, ist es dennoch wichtig, sich auf diese Situationen vorzubereiten und zu bestimmen, unter welchen Bedingungen KI Entscheidungen treffen kann und mit welchem Grad an menschlicher Aufsicht.

Was Artemis II bewies

Artemis II validierte erfolgreich die Systeme des Orion-Raumfahrzeugs, die Crew-Operationen und die Missionsverfahren unter Bedingungen, die auf der Erde nicht nachgebildet werden können. Auf dem Weg hat es auch die Wege validiert, auf denen Menschen und KI zusammenarbeiten können, jenseits der Atmosphäre.

Die Ära von Apollo erforderte außergewöhnliche menschliche Leistungen unter Druck, hauptsächlich aufgrund der Notwendigkeit. Artemis geht einen anderen, dezentraleren Ansatz, der die Zusammenarbeit zwischen menschlicher Intuition und Ausbildung und maschineller Intelligenz umfasst.

Hier übernimmt KI die kontinuierliche, datenintensive Überwachung, die für die Crew schwierig zu bewältigen ist. Diese Unterstützung hat ihre Zeit und Anstrengung freigesetzt, sodass sie sich auf die Entscheidungen und Prozesse konzentrieren können, die nur Menschen treffen können.

Für KI-Enthusiasten ist die Artemis-II-Mondmission ein Beweis dafür, was eine absichtliche und durchdachte KI-Integration erreichen kann, insbesondere wenn vier Leben von der Technologie abhängen, die die Dinge richtig macht.