Как ИИ помог запуску лунной миссии Артемида II

1 апреля 2026 года четыре астронавта пристегнулись в космический корабль Orion и полетели на ракете в историю. Командир Рид Уайзмен, пилот Виктор Гловер и специалисты миссии Кристина Кох и Джереми Хансен стали первыми людьми, совершившими путешествие вокруг Луны с момента миссий Аполлон.

Их 10-дневная миссия стала подвигом человеческого умения и экспертизы. Однако она также продемонстрировала ИИ как партнера в освоении космоса.

SIAT: ИИ, который наблюдает за всем

В центре интеллекта на борту Orion находится система под названием System Invariant Analysis Technology (SIAT), разработанная корпорацией NEC и интегрированная в системы космического корабля Lockheed Martin (LMT ). SIAT – это аналитический движок, который непрерывно отслеживает данные с датчиков, изучая нормальное поведение сложных систем и фиксируя отклонения до того, как они перерастут в неисправности.

Во время оценки SIAT моделировал миллиарды отношений между различными системными переменными и датчиками. Современные космические системы, такие как Orion, генерируют大量 телеметрических и испытательных данных, поэтому у SIAT было много информации для работы. Этот объем информации, а также скорость, с которой он должен быть проанализирован, превышает возможности человеческих операторов.

Эта технология встроена в платформу Technology for Telemetry Analytics for Universal Artificial Intelligence (T-TAURI) компании Lockheed Martin, которая представляет собой аналитическую основу, создающую всестороннюю картину состояния космического корабля. Это соединение приводит к проактивному обнаружению аномалий, охватывающему проектирование, разработку, производство и эксплуатацию миссий.

SIAT – одна из многих моделей ИИ, которые находятся в стороне от внимания, но она крайне важна для экипажа космического корабля. Она тихая, но способна обнаруживать проблемы, которые могут быть сложными для мониторинга вручную.

Цифровые двойники и автономные системы

До того, как астронавты вошли в Orion, инженеры и члены экипажа провели полные симуляции внутри реплики космического корабля, репетируя сценарии, которые не могли быть протестированы в обычных условиях на Земле.

Симуляции цифровых двойников относятся к виртуальным моделям физических систем космического корабля, работающим на основе ИИ. Эти инструменты позволили командам проверить на прочность жизненно важные элементы космического корабля и миссии, такие как системы жизнеобеспечения, навигация и связь в условиях, которые почти невозможны или опасны для воспроизведения в земных лабораториях.

Компьютеры на борту космического корабля были разработаны для поддержания работы основных систем в условиях высокого радиационного излучения космоса. Эта архитектура, в сочетании с автономными алгоритмами, управляющими траекторией в реальном времени, позволила космическому кораблю поддерживать операции во время длительных перерывов в связи, которые являются частью глубокого космического путешествия.

Alexa в орбите: демонстрация технологии Callisto

Одним из наиболее заметных применений ИИ на борту миссий Артемида является Callisto, технологическая демонстрация, разработанная совместно компаниями Lockheed Martin и NASA.

Callisto включила в себя голосового помощника Alexa от Amazon (AMZN ) и платформу связи Webex от Cisco直接 в центральную консоль капсулы Orion. Она подключается через сеть глубокого космоса NASA. Это интеграция дает астронавтам и операторам полетов в центре Джонсона возможность использовать интерфейс без рук для операций в глубоком космосе.

Одним из заметных аспектов проекта Callisto является его публичный компонент. Во время миссии Артемида I компания Lockheed Martin пригласила людей на Земле взаимодействовать с интеграцией напрямую, собирая сообщения для человечества и команды, стоящей за миссиями Артемида. Это ранний пример того, как ИИ может служить мостом между миссией, находящейся на расстоянии сотен тысяч миль, и более широкой общественностью, следующей за ней из дома.

Глубокое обучение для лунной навигации

Достижение Луны – одна задача. Определение местоположения астронавтов на Луне – другая задача. Поскольку экипажи Аполлона работали в меньшей области, им не требовалась точная навигация на широкой территории. Однако миссии Артемида, нацеленные на южный полюс Луны, потребуют от астронавтов ориентироваться на более большой и сложной местности.

В 2018 году исследователи в лаборатории Frontier Development Lab создали инструмент навигации ИИ, используя подробную симуляцию рельефа Луны. Астронавты могут сделать фотографии окружающей среды, и модели глубокого обучения будут сравнивать их с симулированными окрестностями, чтобы точно определить их координаты.

Система работает как GPS, использующий машинное зрение вместо спутников, что показывает большой потенциал для миссий, растущих в объеме и амбициях. ИИ уже используется в миссиях для навигации и исследования новых территорий и экзопланет. С течением времени эта технология может развиваться дальше и расширять человеческие знания о Вселенной.

Пробел в управлении

Когда ИИ берет на себя больше ответственности в пилотируемых космических полетах, правительства и учреждения поднимают вопросы об надзоре и подотчетности. Офис Организации Объединенных Наций по вопросам космического пространства вызвал к созданию рамок управления, которые основаны на следующих ключевых целях:

• Этический и прозрачный ИИ для космических операций: Это требует объяснимых систем ИИ, осмысленного человеческого надзора и надежных механизмов безопасности, особенно для критических функций.
• Справедливость, инклюзивность и глобальное развитие потенциала: Чтобы решить проблемы предвзятости в моделях ИИ и неравномерного распределения ресурсов, УНООСА выступает за разнообразные наборы данных, открытый доступ к данным и инструментам, а также целевые программы обучения для развивающихся стран.
• Ответственное развитие и использование геопространственных фундаментальных моделей: Признавая потенциал больших моделей ИИ, организация подчеркивает необходимость всесторонней оценки, выходящей за рамки точности. Это включает в себя такие факторы, как потребление энергии, устойчивость и социальные и этические последствия.
• Интеграция климатической устойчивости и экологической ответственности: Офис призывает к интеграции климатических соображений на протяжении всего жизненного цикла технологий ИИ и наблюдения за Землей.
• Защита собственности и целостности данных: Эта цель фокусируется на необходимости мер для предотвращения манипуляции данными и обеспечения их подлинности.

Заметным аспектом политического брифинга УНООСА является призыв к созданию рамок для создания деловых случаев безопасности до развертывания. Эти рекомендованные политики предварительно авторизуют решения ИИ в определенных параметрах для космических миссий, где реальное время человеческого вмешательства невозможно.

ИИ, скорее всего, будет принимать решения в космосе, особенно в критических ситуациях, когда системы связи нарушены. Хотя команды стремятся предотвратить это, важно подготовиться к таким ситуациям и определить, при каких условиях ИИ может принимать решения и с каким уровнем человеческого надзора.

Что доказала Артемида II

Артемида II успешно подтвердила системы космического корабля Orion, операции экипажа и процедуры миссии в условиях, которые не могут быть воспроизведены на Земле. По пути она также подтвердила способы, которыми люди и ИИ могут работать вместе за пределами атмосферы.

Эра Аполлона требовала исключительных человеческих возможностей под давлением, в основном из-за необходимости. Артемида принимает другой, более распределенный подход, который представляет собой сотрудничество между человеческой интуицией и обучением и машинным интеллектом.

Здесь ИИ обрабатывает непрерывный, интенсивный мониторинг, который может быть сложным для экипажа. Эта помощь освободила их время и усилия, позволяя им сосредоточиться на решениях и процессах, которые только люди могут сделать.

Для энтузиастов ИИ миссия Артемида II на Луну является доказательством концепции того, что намеренное и вдумчивое интеграция ИИ может достичь, особенно когда на кону четыре жизни, зависящие от правильности технологии.