כיצד AI סייע לשגר את משימת הירח ארטמיס II

ב-1 באפריל 2026, ארבעה אסטרונאוטים רתמו עצמם לחללית אוריון ונסעו על רקטה לתוך ההיסטוריה. מפקד ריד ויזמן, טייס ויקטור גלובר ומומחי המשימה כריסטינה קוך וג’רמי הנסן היו הבני אדם הראשונים שנסעו סביב הירח מאז משימות אפולו.

משימתם, שנמשכה 10 ימים, הייתה הישג של יצירתיות אנושית ומומחיות. היא הדגימה גם את AI כשותף בחקר החלל.

SIAT: ה-AI שצופה הכל

במרכז האינטליגנציה של אוריון נמצאת מערכת בשם System Invariant Analysis Technology (SIAT), שפותחה על ידי NEC Corp. ואוגדה במערכות החללית של Lockheed Martin. SIAT היא מנוע אנליטי שמנטר נתוני חיישנים ברציפות, לומד את ההתנהגות הנורמלית של מערכות מורכבות ומסמן חריגות לפני שהן הופכות לכשלים.

במהלך המבחנים, SIAT דגמה מיליארדים של יחסים בין משתנים וחיישנים רבים. מערכות חלליות מודרניות כמו אוריון מייצרות כמויות גדולות של טלמטריה ונתוני בדיקה, כך ש-SIAT היה לו הרבה לעבוד. נפח המידע הזה, כמו גם המהירות בה הוא צריך להיבדק, עולה על יכולתם של מופעלים אנושיים בלבד.

טכנולוגיה זו מוטמעת בתוך פלטפורמת T-TAURI של Lockheed Martin, פלטפורמה לניתוח טלמטריה, שיוצרת תמונה מקיפה של בריאות החללית. חיבור זה מוביל לגילוי חריגות פעיל שמשתרע על פני תכנון, פיתוח, ייצור ופעולות משימה חיות.

SIAT היא אחד המודלים הרבים של AI שיושבים הרחק מהזרקור, אך היא חיונית מאוד בחללית מאוישת. היא שקטה אך מסוגלת לתפוס בעיות שיכולות להיות מאתגרות לפקח עליהן באופן ידני.

דמיונים דיגיטליים ומערכות אוטונומיות

לפני שכל אסטרונאוטים עלו על סיפון אוריון, מהנדסים ואנשי צוות רצו סימולציות מלאות בתוך העתק של החללית, מחזרים תרחישים שלא ניתן לבדוק בתנאים רגילים של כדור הארץ.

סימולציות דמיונים דיגיטליים מתייחסות למודלים וירטואליים מונעי AI של מערכות פיזיות של החללית. כלים אלה איפשרו לצוותים לבדוק לחץ על אלמנטים חיוניים של החללית והמשימה, כגון מערכות תמיכה בחיים, ניווט ותקשורת בתנאים שקשה או מסוכן לשחזר במעבדות של כדור הארץ.

מחשבים על סיפון החללית תוכננו להמשיך לפעול בתנאים של קרינה גבוהה בחלל. ארכיטקטורה זו, בשילוב עם אלגוריתמים אוטונומיים המנהלים מסלול בזמן אמת, איפשרה לחללית להמשיך לפעול במהלך ההפסקות הממושכות בתקשורת שהן חלק מנסיעות לחלל העמוק.

Alexa במסלול: הדגמת הטכנולוגיה Callisto

אחת היישומים הבולטים של AI על סיפון משימות ארטמיס היא Callisto, הדגמת טכנולוגיה שפותחה בשיתוף פעולה בין Lockheed Martin ו-NASA.

Callisto הטמיעה את עוזר הקול של Amazon, Alexa, ואת פלטפורמת התקשורת Webex של Cisco, ישירות לתוך קונסולה המרכזית של קפסולת אוריון. היא מחוברת דרך רשת החלל העמוק של NASA. שילוב זה מעניק לאסטרונאוטים ולמופעלים תפעוליים במרכז ג’ונסון ממשק ללא מגע לפעולות בחלל העמוק.

אחד היבטים הבולטים של פרויקט Callisto הוא המרכיב הציבורי. במהלך משימת ארטמיס I, Lockheed Martin הזמינה אנשים על כדור הארץ להיחשף לאינטגרציה ישירות, אספה הודעות לאנושות ולצוות מאחורי משימות ארטמיס. זהו דוגמה מוקדמת לכיצד AI יכול לשמש כגשר בין משימה הרחק בחלל לבין הקהל הרחב שעוקב אחריה מהבית.

למידה עמוקה לניווט לונארי

להגיע לירח הוא אתגר אחד. לאסטרונאוטים לדעת את מיקומם כאשר הם שם, זה משימה נוספת. מאחר שצוותי אפולו עבדו באזור קטן יותר, הם לא היו זקוקים לניווט מדויק בשטח רחב. המשימות ארטמיס, שכוונות לקוטב הדרומי של הירח, ידרשו מהאסטרונאוטים ליישר קו עם שטח גדול ומורכב יותר.

ב-2018, חוקרים ב-Frontier Development Lab בנו כלי ניווט AI באמצעות סימולציה מפורטת של נוף הירח. אסטרונאוטים יכולים לצלם תמונות של סביבתם, ומודלים של למידה עמוקה ישווואו אותם עם הסביבה המדומה כדי לקבוע בדיוק את קואורדינטותיהם.

המערכת פועלת כמו GPS שעובד עם ראייה מכונית במקום לוויינים, מה שמראה הבטחה רבה ככל שהמשימות גדלות בהיקף ובשאיפה. AI כבר משמש במשימות רבות לניווט וחקר שטחים חדשים וכוכבי לכת. עם הזמן, טכנולוגיה זו יכולה להתפתח עוד יותר ולהרחיב את הידע האנושי על היקום.

הפער בממשל

ככל ש-AI לוקח על עצמו יותר אחריות בטיסות חלל מאוישות, ממשלות ומוסדות שואלים שאלות על פיקוח ואחריות. משרד האו”ם לענייני החלל החיצון קרא למסגרות ממשל התלויות ביעדים אלה:

• AI אתי ושקוף לפעולות חלל: זה דורש מערכות AI שקופות, פיקוח אנושי משמעותי ומנגנוני ביטחון חזקים, במיוחד לפונקציות קריטיות.
• הוגנות, כלליות ובניית יכולת גלובלית: כדי לטפל בהטיות במודלים של AI ובתפוצה הלא שוויונית של משאבים, UNOOSA תומך במאגרי נתונים מגוונים, גישה פתוחה לנתונים וכלים, ותוכניות אימון מכוונות למדינות מתפתחות.
• פיתוח ושימוש אחראיים במודלים יסודיים גאומרחביים: בעודו מכיר בפוטנציאל של מודלים גדולים של AI, הארגון מדגיש את הצורך בהערכה מקיפה מעבר לדיוק. זה כולל גורמים כמו צריכת אנרגיה, עמידות והשפעות חברתיות ואתיות.
• אינטגרציה של עמידות לאקלים וביטחון: המשרד קורא לאינטגרציה של היבטי אקלים בכל מחזור החיים של טכנולוגיות AI ותצפית כדור הארץ.
• הגנה על בעלות נתונים ושלמות: יעד זה מתמקד בצורך באמצעים למנוע תימרון נתונים ולהבטיח את מוצא המידע הגאומרחבי.

חלק בולט במסמך המדיניות של UNOOSA הוא הקריאה למסגרות ליצירת מקרים בטיחותיים לפני הפריסה. מדיניות מומלצת זו מאשרת מראש החלטות AI בתוך פרמטרים מוגדרים למשימות חלל שבהן התערבות אנושית בזמן אמת אינה אפשרית.

AI כנראה תקבל החלטות בחלל, במיוחד במקרים קריטיים שבהם מערכות תקשורת מופרעות. בעוד צוותים מתאמצים למנוע מצבים אלה, עדיין חשוב להתכונן למצבים אלה ולקבוע תחת אילו תנאים AI יכולה לקבל החלטות ועם איזה רמת פיקוח אנושי.

מה שארטמיס II הוכיח

ארטמיס II אישרה בהצלחה את מערכות החללית אוריון, פעולות הצוות והליכי המשימה בתנאים שלא ניתן לשחזרם על כדור הארץ. בדרך, היא אישרה גם את הדרכים שבהן בני אדם ו-AI יכולים לעבוד ביחד מעבר לאטמוספירה.

תקופת אפולו דרשה ביצועים אנושיים יוצאי דופן תחת לחץ, בעיקר בגלל הצורך. ארטמיס לוקחת גישה מפוזרת יותר, שהיא שיתוף פעולה בין אינטואיציה אנושית ואימון לבין אינטליגנציה מכונית.

כאן, AI מטפלת במוניטורינג הרציף והמלא בנתונים, שיכול להיות מאתגר לצוות לנהל. סיוע זה שחרר את זמנם ומאמציהם, ואיפשר להם להתמקד בהחלטות ובתהליכים שרק בני אדם יכולים לעשות.

עבור חובבי AI, משימת הירח ארטמיס II היא הוכחה למושג לכישורים של AI מוכוון ומחשבה, במיוחד כאשר ארבע נפשות תלויות בטכנולוגיה שעובדת נכון.