आर्टेमिस II चंद्रमा मिशन को लॉन्च करने में कैसे एआई ने मदद की

1 अप्रैल, 2026 को, चार अंतरिक्ष यात्रियों ने ओरियन अंतरिक्ष यान में बैठकर इतिहास में एक नया अध्याय जोड़ा। कमांडर रीड वाइसमैन, पायलट विक्टर ग्लोवर और मिशन विशेषज्ञ क्रिस्टीना कोच और जेरेमी हैन्सन चंद्रमा की परिक्रमा करने वाले पहले मानव बन गए।

उनका 10 दिवसीय मिशन मानव बुद्धिमत्ता और विशेषज्ञता का एक अद्भुत प्रदर्शन था। हालांकि, यह एआई को अंतरिक्ष अन्वेषण में एक भागीदार के रूप में भी प्रदर्शित करता है।

एसआईएटी: वह एआई जो सब कुछ देखता है

ओरियन के ऑनबोर्ड इंटेलिजेंस के केंद्र में एक प्रणाली है जिसे सिस्टम इनवेरिएंट एनालिसिस टेक्नोलॉजी (एसआईएटी) कहा जाता है, जिसे एनईसी कॉर्प द्वारा विकसित किया गया था और लॉकहीड मार्टिन के अंतरिक्ष यान प्रणालियों में एकीकृत किया गया था। एसआईएटी एक विश्लेषण इंजन है जो निरंतर सेंसर डेटा की निगरानी करता है, जटिल प्रणालियों के सामान्य व्यवहार को सीखता है और विफलताओं में वृद्धि से पहले विचलन को झंडा दिखाता है।

मूल्यांकन के दौरान, एसआईएटी अनेक प्रणाली चर और सेंसरों के बीच अरबों संबंधों का अनुकरण करता है। आधुनिक अंतरिक्ष यान प्रणालियों जैसे कि ओरियन बड़ी मात्रा में टेलीमेट्री और परीक्षण डेटा उत्पन्न करती हैं, इसलिए एसआईएटी के पास काम करने के लिए बहुत कुछ था। यह जानकारी की मात्रा, साथ ही इसका विश्लेषण करने की आवश्यकता की गति, मानव ऑपरेटरों की क्षमता से परे है।

यह प्रौद्योगिकी लॉकहीड मार्टिन के प्रौद्योगिकी के लिए टेलीमेट्री विश्लेषण के लिए सार्वभौमिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (टी-टॉरी) मंच में निहित है, एक विश्लेषण फ्रेमवर्क जो अंतरिक्ष यान स्वास्थ्य की एक व्यापक तस्वीर बनाता है। इस संबंध के परिणामस्वरूप डिजाइन, विकास, उत्पादन और लाइव मिशन संचालन में प्रावधानिक विचलन का पता लगाना होता है।

एसआईएटी उन कई एआई मॉडलों में से एक है जो सुर्खियों से दूर रहते हैं, लेकिन यह एक चालक दल वाले अंतरिक्ष यान में बहुत महत्वपूर्ण है। यह शांत है लेकिन मैनुअल रूप से निगरानी करने में चुनौतीपूर्ण समस्याओं को पकड़ने में सक्षम है।

डिजिटल ट्विन और स्वायत्त प्रणाली

किसी भी अंतरिक्ष यात्री ने ओरियन में प्रवेश करने से पहले, इंजीनियरों और चालक दल के सदस्यों ने अंतरिक्ष यान की एक प्रतिकृति के भीतर पूर्ण सिमुलेशन चलाए, जो अन्यथा पृथ्वी की नियमित परिस्थितियों में परीक्षण नहीं किए जा सकते थे।

डिजिटल ट्विन सिमुलेशन अंतरिक्ष यान की भौतिक प्रणालियों के एआई-संचालित आभासी मॉडल को संदर्भित करते हैं। इन उपकरणों ने टीमों को जीवन समर्थन, नेविगेशन और संचार जैसे अंतरिक्ष यान और मिशन के महत्वपूर्ण तत्वों को तनाव परीक्षण करने की अनुमति दी, जो पृथ्वी आधारित प्रयोगशालाओं में प्रतिकृति करना लगभग असंभव या खतरनाक है।

क्राफ्ट पर कंप्यूटर उच्च विकिरण की स्थिति में आवश्यक प्रणालियों को चलाने के लिए डिज़ाइन किए गए थे। यह वास्तुकला, वास्तविक समय में ट्रेजेक्टरी का प्रबंधन करने वाले स्वायत्त अल्गोरिदम के साथ मिलकर, अंतरिक्ष यान को गहरे अंतरिक्ष यात्रा के दौरान विस्तारित संचार ब्लैकआउट के दौरान संचालन को बनाए रखने की अनुमति दी।

अलेक्सा ऑर्बिट में: कैलिस्टो प्रौद्योगिकी डेमो

आर्टेमिस मिशनों पर एआई के सबसे दिखाई देने वाले अनुप्रयोगों में से एक कैलिस्टो है, जो लॉकहीड मार्टिन और नासा द्वारा संयुक्त रूप से विकसित एक प्रौद्योगिकी प्रदर्शन है।

कैलिस्टो ने ओरियन कैप्सूल के केंद्रीय कंसोल में अमेज़ॅन के अलेक्सा वॉयस असिस्टेंट और सिस्को के वेबेक्स संचार मंच को एम्बेड किया है। यह नासा के डीप स्पेस नेटवर्क के माध्यम से जुड़ता है। यह एकीकरण अंतरिक्ष यात्रियों और जॉनसन स्पेस सेंटर में उड़ान ऑपरेटरों को गहरे अंतरिक्ष संचालन के लिए हाथों से मुक्त इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

कैलिस्टो परियोजना का एक उल्लेखनीय पहलू इसका सार्वजनिक तत्व है। आर्टेमिस I मिशन के दौरान, लॉकहीड मार्टिन ने लोगों को पृथ्वी पर सीधे एकीकरण के साथ जुड़ने के लिए आमंत्रित किया, मानवता और आर्टेमिस मिशनों के पीछे की टीम के लिए संदेश एकत्र किए। यह एक प्रारंभिक उदाहरण है कि एआई कैसे एक मिशन और इसके अनुसरणकर्ताओं के बीच एक पुल के रूप में कार्य कर सकता है।

चंद्रमा नेविगेशन के लिए गहरा शिक्षण

चंद्रमा पर पहुंचना एक चुनौती है। एक बार जब वे वहां होते हैं, तो अंतरिक्ष यात्रियों को अपने स्थान को जानने की एक और कार्य है। चूंकि अपोलो चालक दल एक छोटे क्षेत्र के भीतर काम करते थे, उन्हें सटीक व्यापक क्षेत्र नेविगेशन की आवश्यकता नहीं थी। हालांकि, चंद्रमा के दक्षिणी ध्रुव को लक्षित करने वाले आर्टेमिस मिशनों के लिए अंतरिक्ष यात्रियों को एक बड़े और अधिक जटिल क्षेत्र में खुद को उन्मुख करने की आवश्यकता होगी।

2018 में, फ्रंटियर डेवलपमेंट लैब के शोधकर्ताओं ने चंद्रमा की भूमि के एक विस्तृत सिमुलेशन का उपयोग करके एक एआई नेविगेशन टूल बनाया। अंतरिक्ष यात्री अपने पर्यावरण की तस्वीरें कैप्चर कर सकते हैं, और गहरे शिक्षण मॉडल उनकी तुलना सिम्युलेटेड परिवेश से करेंगे ताकि उनके निर्देशांक को सटीक रूप से निर्धारित किया जा सके।

यह प्रणाली एक जीपीएस की तरह काम करती है जो उपग्रहों के बजाय मशीन दृष्टि के साथ काम करती है, जो बढ़ते दायरे और महत्वाकांक्षा के साथ मिशनों में बहुत आशाजनक दिखाई देती है। एआई पहले से ही नए क्षेत्रों और एक्सोप्लैनेट्स की खोज और अन्वेषण के लिए मिशनों में उपयोग किया जा रहा है। समय के साथ, यह प्रौद्योगिकी और विकसित हो सकती है और ब्रह्मांड के बारे में मानव ज्ञान का विस्तार कर सकती है।

शासन की खाई

जैसे ही एआई चालक दल वाले अंतरिक्ष यान में अधिक जिम्मेदारी लेता है, सरकारें और संस्थान निगरानी और जवाबदेही के बारे में प्रश्न उठा रहे हैं। संयुक्त राष्ट्र के बाहरी अंतरिक्ष मामलों के कार्यालय ने शासन के लिए फ्रेमवर्क का आह्वान किया है जो इन प्रमुख उद्देश्यों पर निर्भर करता है:

• अंतरिक्ष संचालन के लिए नैतिक और पारदर्शी एआई: यह स्पष्ट एआई प्रणाली, महत्वपूर्ण कार्यों के लिए अर्थपूर्ण मानव पर्यवेक्षण और मजबूत विफल-सुरक्षा तंत्र के लिए कहता है।
• न्यायसंगतता, समावेशिता और वैश्विक क्षमता निर्माण: एआई मॉडल में पूर्वाग्रहों और संसाधनों के असमान वितरण को संबोधित करने के लिए, यूएनओओएसए विविध डेटासेट, खुले पहुंच वाले डेटा और उपकरणों और विकासशील देशों के लिए लक्षित प्रशिक्षण कार्यक्रमों की वकालत करता है।
• भौगोलिक फाउंडेशन मॉडल का जिम्मेदार विकास और उपयोग: जबकि बड़े एआई मॉडल की संभावना को स्वीकार करते हुए, संगठन सटीकता से परे व्यापक मूल्यांकन पर जोर देता है। इसमें ऊर्जा की खपत, लचीलापन और सामाजिक और नैतिक प्रभाव जैसे कारक शामिल हैं।
• जलवायु लचीलापन और स्थिरता का एकीकरण: कार्यालय पूरे जीवन चक्र में जलवायु विचारों के एकीकरण के लिए कहता है, एआई और पृथ्वी अवलोकन प्रौद्योगिकियों का।
• डेटा स्वामित्व और अखंडता की रक्षा: यह उद्देश्य भौगोलिक जानकारी की उत्पत्ति सुनिश्चित करने और डेटा हेरफेर को रोकने के लिए उपायों पर केंद्रित है।

यूएनओओएसए की नीति की एक उल्लेखनीय बात यह है कि पूर्व-तैनाती सुरक्षा मामलों के लिए फ्रेमवर्क बनाने का आह्वान है। ये अनुशंसित नीतियां वास्तविक समय में मानव हस्तक्षेप असंभव होने पर अंतरिक्ष मिशनों के लिए परिभाषित पैरामीटर के भीतर एआई निर्णयों को पूर्व-अनुमोदित करती हैं।

एआई संभवतः अंतरिक्ष में निर्णय लेगा, विशेष रूप से जब संचार प्रणाली खतरे में हों। जबकि टीमें ऐसी स्थितियों को रोकने के लिए प्रयास कर रही हैं, फिर भी ऐसी स्थितियों के लिए तैयारी करना और निर्धारित करना महत्वपूर्ण है कि एआई किन परिस्थितियों में निर्णय ले सकता है और किस स्तर की मानव पर्यवेक्षण के साथ।

आर्टेमिस II ने क्या साबित किया

आर्टेमिस II ने सफलतापूर्वक ओरियन अंतरिक्ष यान की प्रणालियों, चालक दल के संचालन और मिशन प्रक्रियाओं को पृथ्वी पर प्रतिकृति नहीं की जा सकने वाली स्थितियों में मान्य किया। इसके साथ ही, यह मानव और एआई के बीच सहयोग के तरीकों को भी मान्य करता है जो वायुमंडल से परे हैं।

अपोलो युग ने दबाव में, मुख्य रूप से आवश्यकता के कारण, असाधारण मानव प्रदर्शन की मांग की। आर्टेमिस एक अलग, अधिक वितरित दृष्टिकोण ले रहा है, जो मानव直觉 और प्रशिक्षण और मशीन बुद्धिमत्ता के बीच सहयोग है।

यहां, एआई निरंतर, डेटा-गहन निगरानी को संभालता है जो चालक दल के लिए प्रबंधन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। इस सहायता ने उनके समय और प्रयास को मुक्त कर दिया, जिससे वे उन निर्णयों और प्रक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित कर सकें जो केवल मानव ही बना सकते हैं।

एआई उत्साही लोगों के लिए, आर्टेमिस II चंद्रमा मिशन एक प्रमाण है कि जानबूझकर और सोच-समझकर एआई एकीकरण क्या हासिल कर सकता है, विशेष रूप से जब तकनीक को चीजों को सही करने के लिए चार जीवनों पर निर्भर करता है।