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

1 अप्रैल, 2026 को, चार अंतरिक्ष यात्रियों ने ओरियन अंतरिक्ष यान में बैठकर एक रॉकेट को इतिहास में लॉन्च किया। कमांडर रीड विसेमन, पायलट विक्टर ग्लोवर और मिशन विशेषज्ञ क्रिस्टीना कोच और जेरेमी हैनसेन अपोलो मिशनों के बाद चंद्रमा की यात्रा करने वाले पहले मानव बन गए।

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

एसआईएटी: वह एआई जो सब कुछ देखता है

ओरियन की ऑनबोर्ड बुद्धिमत्ता के केंद्र में एक प्रणाली है जिसे सिस्टम इनवेरिएंट एनालिसिस टेक्नोलॉजी (एसआईएटी) कहा जाता है, जिसका विकास एनईसी कॉर्प द्वारा 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 मॉडलिंग 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 टेक्नोलॉजी फॉर टेलीमेट्री एनालिटिक्स फॉर यूनिवर्सल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (टी-टॉरी) प्लेटफॉर्म 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 प्रवर्तनक अनियमितता का पता लगाना होता है।

एसआईएटी उन कई एआई मॉडल्स में से एक है जो स्पॉटलाइट से दूर बैठे हैं, लेकिन यह एक चालक दल वाले अंतरिक्ष यान में अत्यंत महत्वपूर्ण है। यह शांत है लेकिन मैनुअल रूप से निगरानी करने में मुश्किल समस्याओं को पकड़ने में सक्षम है।

डिजिटल ट्विन और स्वायत्त प्रणाली

किसी भी अंतरिक्ष यात्री ने ओरियन पर चढ़ने से पहले, इंजीनियरों और चालक दल के सदस्यों ने अंतरिक्ष यान की एक प्रतिकृति के भीतर पूर्ण सिमुलेशन चलाए, जो अन्यथा पृथ्वी की सामान्य स्थितियों में परीक्षण नहीं किया जा सकता था।

डिजिटल ट्विन सिमुलेशन अंतरिक्ष यान की भौतिक प्रणालियों के एआई-संचालित आभासी मॉडल को संदर्भित करते हैं। ये उपकरण टीमों को जीवन समर्थन, नेविगेशन और संचार जैसे अंतरिक्ष यान और मिशन के महत्वपूर्ण तत्वों को तनाव परीक्षण करने की अनुमति देते हैंजैसे कि पृथ्वी पर प्रयोगशालाओं में प्रतिकृति करना लगभग असंभव या खतरनाक है।

क्राफ्ट पर कंप्यूटर को उच्च विकिरण की स्थिति में आवश्यक प्रणालियों को चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह वास्तुकला, वास्तविक समय में ट्रेजेक्टरी का प्रबंधन करने वाले स्वायत्त अल्गोरिदम के साथ संयुक्त, गहरे अंतरिक्ष यात्रा का हिस्सा गहरे संचार ब्लैकआउट के दौरान संचालन को बनाए रखने की अनुमति देता है।

अलेक्सा इन ऑर्बिट: द कॉलिस्टो टेक्नोलॉजी डेमो

आर्टेमिस मिशनों पर एआई के सबसे दिखाई देने वाले अनुप्रयोगों में से एक कॉलिस्टो है, जिसे लॉकहीड मार्टिन और नासा द्वारा संयुक्त रूप से विकसित किया गया है।

कॉलिस्टो में अमेज़न के अलेक्सा वॉयस असिस्टेंट और सिस्को के वेबेक्स संचार मंच को सीधे ओरियन कैप्सूल के केंद्रीय कंसोल में एम्बेड किया गया है। यह नासा के डीप स्पेस नेटवर्क के माध्यम से जुड़ता है। यह एकीकरण अंतरिक्ष यात्रियों और जॉनसन स्पेस सेंटर में फ्लाइट ऑपरेटरों को गहरे अंतरिक्ष संचालन के लिए हाथों से मुक्त इंटरफेस प्रदान करता है।

कॉलिस्टो 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 शुरुआती उदाहरण है कि कैसे एआई एक मिशन और इसका अनुसरण करने वाले घर से बड़े दर्शकों 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 जानना 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 के 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 उन्हें सिम्युलेटेड परिवेश के साथ तुलना करेंगे ताकि उनके निर्देशांक को सटीक रूप से निर्धारित किया जा सके।

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

शासन का अंतर

जैसे ही एआई चालक दल वाले अंतरिक्ष उड़ान 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 ढांचे का आह्वान किया है जो इन प्रमुख उद्देश्यों पर निर्भर करता है:

• अंतरिक्ष संचालन के लिए नैतिक और पारदर्शी एआई: यह व्याख्यात्मक एआई प्रणाली, महत्वपूर्ण कार्यों के लिए विश्वसनीय मानव पर्यवेक्षण और मजबूत विफल-सुरक्षा के लिए बुलाता है।
• न्यायसंगतता, समावेशिता और वैश्विक क्षमता निर्माण: एआई मॉडल में पूर्वाग्रहों और संसाधनों के असमान वितरण को संबोधित करने के लिए, यूनओओएसए विविध डेटासेट, डेटा और उपकरणों तक खुली पहुंच और विकासशील देशों के लिए लक्षित प्रशिक्षण कार्यक्रमों की वकालत करता है।
• भौगोलिक आधार मॉडल के 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।
• डेटा स्वामित्व और अखंडता का संरक्षण: यह उद्देश्य डेटा हेरफेर को रोकने और भौगोलिक जानकारी की उत्पत्ति की गारंटी के लिए उपायों की आवश्यकता पर केंद्रित है।

यूनओओएसए की नीति की एक उल्लेखनीय बात प्रवर्तनक सुरक्षा मामलों के निर्माण के लिए ढांचे का आह्वान है। ये अनुशंसित नीतियां परिभाषित मापदंडों के भीतर एआई निर्णयों को पूर्व-स्वीकृति देती हैं जहां वास्तविक समय में मानव हस्तक्षेप असंभव है।

एआई संभवतः अंतरिक्ष में निर्णय लेगा, विशेष रूप से गंभीर मामलों में जहां संचार प्रणाली खतरे में है। जबकि टीमें ऐसा होने से रोकने के लिए प्रयास कर रही हैं, फिर भी ऐसी स्थितियों के लिए तैयारी करना और निर्धारित करना महत्वपूर्ण है कि किन परिस्थितियों में एआई 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 में असाधारण मानव प्रदर्शन की आवश्यकता थी, मुख्य रूप से आवश्यकता के कारण। आर्टेमिस एक अलग, अधिक वितरित दृष्टिकोण ले रहा है, जो मानव संवेदना 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 है, जिससे उन्हें उन निर्णयों और प्रक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है जो केवल मानव ही बना सकते हैं।

एआई उत्साही लोगों के लिए, आर्टेमिस II चंद्रमा मिशन जानबूझकर और सोच-समझकर एआई एकीकरण के लिए एक प्रमाण की अवधारणा है, विशेष रूप से जब तकनीक को चीजों को सही पाने के लिए चार जीवन पर निर्भर करती है।