Как ИИ помог запустить лунную миссию Артемида II

1 апреля 2026 года четыре астронавта пристегнули себя 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 Apollo.

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

SIAT: ИИ, который наблюдает за всем

В центре бортового интеллекта Orion находится система под названием System Invariant Analysis Technology (SIAT), разработанная корпорацией NEC и интегрированная в системы космического корабля Lockheed Martin. SIAT является аналитическим движком, который непрерывно отслеживает данные с датчиков, изучая нормальное поведение сложных систем и флагируя отклонения до их эскалации в неисправности.

Во время оценок SIAT моделировал миллиарды отношений между различными системными переменными и датчиками. Современные системы космических кораблей, такие как Orion, генерируют大量 телеметрических и тестовых данных, поэтому у SIAT было много работы. Этот объем информации, а также скорость, с которой его необходимо проанализировать, выходят за пределы возможностей человеческих операторов.

Эта технология встроена в платформу Lockheed Martin Technology for Telemetry Analytics for Universal Artificial Intelligence (T-TAURI), аналитическую структуру, создающую всестороннюю картину здоровья космического корабля. Это соединение приводит к проактивному обнаружению аномалий, охватывающему проектирование, разработку, производство и операции миссии в реальном времени.

SIAT является одной из многих моделей ИИ, которые находятся далеко от внимания, но она крайне важна в пилотируемом космическом корабле. Она тихая, но способная 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 копии космического корабля, репетируя сценарии, которые не могут быть протестированы в обычных условиях на Земле.

Симуляции цифровых двойников относятся к ИИ-управляемым виртуальным моделям физических систем космического корабля. Эти инструменты позволили командам проверить на прочность 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 важных систем в условиях высокого радиационного излучения космоса. Эта архитектура, в сочетании с автономными алгоритмами управления траекторией в реальном времени, позволила космическому кораблю поддерживать операции во время длительных перерывов в связи, которые являются частью глубоких космических путешествий.

Alexa на орбите: Демонстрация технологии Callisto

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

Callisto встроила помощника Alexa от Amazon и платформу связи Webex от Cisco直接 в центральную консоль капсулы Orion. Она соединяется через сеть глубокого космоса НАСА. Эта интеграция дает астронавтам и операторам полетов в Центре Джонсона возможность использовать безруковое управление для глубоких космических операций.

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

Глубокое обучение для лунной навигации

Достижение Луны является одной задачей. Знание астронавтами своего местоположения, когда они уже там, является другой задачей. Поскольку экипажи Apollo 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 крупной и сложной местности.

В 2018 году исследователи в лаборатории Frontier Development Lab построили инструмент навигации ИИ, используя подробную симуляцию лунной местности. Астронавты могут сделать фотографии окружающей среды, и модели глубокого обучения будут сравнивать их с симулированной средой, чтобы точно определить их координаты.

Система функционирует как GPS, работающий с машинным зрением вместо спутников, что показывает большую перспективу, когда миссии растут 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.

Правовой пробел

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 управленческих рамок, которые опираются на эти ключевые цели:

• 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 факторы, такие как потребление энергии, устойчивость и социальные и этические последствия.
• Интеграция климатической устойчивости и устойчивости: Офис призывает к интеграции климатических соображений на протяжении всего жизненного цикла технологий ИИ и наблюдения за Землей.
• Защита владения данными и их целостности: Эта цель фокусируется на необходимости мер по предотвращению манипуляции данными и обеспечению происхождения геопространственной информации.

Заметной частью политического брифинга УНООСА является призыв к созданию рамок для создания предварительных дел безопасности. Эти рекомендуемые политики предварительно авторизуют решения ИИ в определенных параметрах для космических миссий, где реальное время вмешательства человека невозможно.

ИИ, скорее всего, будет принимать решения в космосе, особенно в критических случаях, когда системы связи нарушены. Хотя команды стремятся предотвратить это, все равно 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 Apollo требовала исключительных человеческих выступлений под давлением, в основном из-за необходимости. Артемида принимает другой, более распределенный подход, который является сотрудничеством между человеческим интуитивным пониманием и машинным интеллектом.

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

Для энтузиастов ИИ миссия Артемида II по Луне является доказательством концепции того, что может достичь намеренное и вдумчивое интегрирование ИИ, особенно когда четыре жизни зависят от правильной работы технологии.