Làm thế nào Trí tuệ nhân tạo đã giúp ra mắt Sứ mệnh Mặt trăng Artemis II

Vào ngày 1 tháng 4 năm 2026, bốn phi hành gia đã gắn mình vào tàu vũ trụ Orion và cất cánh vào lịch sử. Chỉ huy Reid Wiseman, phi công Victor Glover và các chuyên gia nhiệm vụ Christina Koch và Jeremy Hansen đã trở thành những người đầu tiên du hành quanh mặt trăng kể từ các nhiệm vụ Apollo.

Chuyến đi 10 ngày của họ là một kỳ công của trí tuệ và chuyên môn con người. Tuy nhiên, nó cũng thể hiện Trí tuệ nhân tạo như một đối tác trong việc khám phá không gian.

SIAT: Trí tuệ nhân tạo giám sát mọi thứ

Tại trung tâm của trí tuệ trên tàu Orion là một hệ thống gọi là Công nghệ Phân tích Hệ thống Không đổi (SIAT), được phát triển bởi NEC Corp. và tích hợp vào các hệ thống tàu vũ trụ của Lockheed Martin. SIAT là một động cơ phân tích giám sát liên tục dữ liệu cảm biến, học hỏi hành vi bình thường của các hệ thống phức tạp và đánh dấu các sai lệch trước khi chúng trở thành thất bại.

Trong quá trình đánh giá, SIAT mô hình hóa hàng tỷ mối quan hệ trên nhiều biến số hệ thống và cảm biến. Các hệ thống tàu vũ trụ hiện đại như Orion tạo ra một lượng lớn dữ liệu đo telemetry và thử nghiệm, vì vậy SIAT có rất nhiều thông tin để làm việc. Khối lượng thông tin đó, cũng như tốc độ nó cần được phân tích, nằm ngoài khả năng của các nhà vận hành con người alone.

Công nghệ này được nhúng trong nền tảng T-TAURI (Công nghệ Telemetry Analytics cho Trí tuệ nhân tạo Universal) của Lockheed Martin, một khuôn khổ phân tích tạo ra một bức tranh toàn diện về sức khỏe của tàu vũ trụ. Kết nối này dẫn đến việc phát hiện異 thường chủ động bao quát thiết kế, phát triển, sản xuất và hoạt động nhiệm vụ trực tiếp.

SIAT là một trong nhiều mô hình Trí tuệ nhân tạo nằm xa khỏi ánh đèn sân khấu, nhưng nó rất quan trọng trong một tàu vũ trụ có phi hành đoàn. Nó im lặng nhưng có khả năng bắt gặp các vấn đề có thể khó theo dõi thủ công.

Sao số và Hệ thống Tự động

Trước khi bất kỳ phi hành gia nào lên tàu Orion, các kỹ sư và thành viên phi hành đoàn đã chạy các mô phỏng đầy đủ trong một bản sao của tàu vũ trụ, tập dượt các kịch bản không thể thử nghiệm trong điều kiện bình thường của Trái đất.

Mô phỏng số đôi đề cập đến các mô hình ảo được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo của các hệ thống vật lý của tàu vũ trụ. Các công cụ này cho phép các đội kiểm tra các yếu tố quan trọng của tàu vũ trụ và nhiệm vụ, như hệ thống hỗ trợ sự sống, điều hướng và giao tiếp trong điều kiện gần như không thể hoặc nguy hiểm để tái tạo trong các phòng thí nghiệm trên Trái đất.

Máy tính trên tàu được thiết kế để duy trì các hệ thống quan trọng hoạt động trong điều kiện bức xạ cao của không gian. Kiến trúc này, kết hợp với các thuật toán tự động quản lý quỹ đạo theo thời gian thực, cho phép tàu vũ trụ duy trì hoạt động trong thời gian mất tín hiệu giao tiếp kéo dài là một phần của du hành không gian sâu.

Alexa trên Quỹ đạo: Demo Công nghệ Callisto

Một trong những ứng dụng Trí tuệ nhân tạo rõ ràng nhất trên tàu Artemis đã được Callisto, một bản demo công nghệ được phát triển hợp tác bởi Lockheed Martin và NASA.

Callisto đã nhúng trợ lý giọng nói Alexa của Amazon và nền tảng giao tiếp Webex của Cisco trực tiếp vào bảng điều khiển trung tâm của tàu Orion. Nó kết nối qua Mạng lưới Không gian Sâu của NASA. Tích hợp này cung cấp cho cả phi hành gia và nhà vận hành chuyến bay tại Trung tâm Vũ trụ Johnson một giao diện không cần tay cho hoạt động không gian sâu.

Một khía cạnh đáng chú ý của dự án Callisto là yếu tố công khai của nó. Trong nhiệm vụ Artemis I, Lockheed Martin đã mời mọi người trên Trái đất tương tác trực tiếp với tích hợp, thu thập thông điệp cho nhân loại và đội ngũ đằng sau các nhiệm vụ Artemis. Đây là một ví dụ sớm về cách Trí tuệ nhân tạo có thể phục vụ như một cây cầu giữa một nhiệm vụ hàng trăm nghìn dặm và công chúng rộng lớn theo dõi nó từ nhà.

Học sâu cho Điều hướng Mặt trăng

Đi đến mặt trăng là một thách thức. Việc các phi hành gia biết vị trí của mình khi họ ở đó là một nhiệm vụ khác. Vì các phi hành gia Apollo làm việc trong một khu vực nhỏ hơn, họ không cần điều hướng rộng chính xác. Tuy nhiên, các nhiệm vụ Artemis nhắm vào cực nam của mặt trăng sẽ yêu cầu phi hành gia phải định hướng bản thân trên một khu vực rộng lớn và phức tạp hơn.

Năm 2018, các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Phát triển Frontier đã xây dựng một công cụ điều hướng Trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng một mô phỏng chi tiết về địa hình của mặt trăng. Phi hành gia có thể chụp ảnh môi trường xung quanh, và các mô hình học sâu sẽ so sánh chúng với môi trường mô phỏng để xác định chính xác tọa độ của họ.

Hệ thống này hoạt động như một hệ thống GPS hoạt động với tầm nhìn máy thay vì vệ tinh, cho thấy nhiều hứa hẹn khi các nhiệm vụ tăng về phạm vi và tham vọng. Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng trên các nhiệm vụ để điều hướng và khám phá các địa hình mới và các hành tinh. Theo thời gian, công nghệ này có thể phát triển thêm và mở rộng kiến thức của con người về vũ trụ.

Khoảng trống Quản lý

Khi Trí tuệ nhân tạo đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn trong các chuyến bay có phi hành đoàn, các chính phủ và tổ chức đang đặt ra câu hỏi về giám sát và trách nhiệm. Văn phòng Liên Hợp Quốc về Các vấn đề Outer Space đã kêu gọi các khuôn khổ quản lý dựa trên các mục tiêu chính sau:

• Trí tuệ nhân tạo đạo đức và minh bạch cho hoạt động không gian: Điều này yêu cầu các hệ thống Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích, giám sát của con người có ý nghĩa và các biện pháp an toàn mạnh mẽ, đặc biệt là đối với các chức năng quan trọng.
• Công bằng, hòa nhập và xây dựng năng lực toàn cầu: Để giải quyết các thiên vị trong các mô hình Trí tuệ nhân tạo và sự phân bố không đồng đều của tài nguyên, UNOOSA đề xuất các tập dữ liệu đa dạng, quyền truy cập mở vào dữ liệu và công cụ, cũng như các chương trình đào tạo nhắm vào các quốc gia đang phát triển.
• Phát triển và sử dụng có trách nhiệm các mô hình nền tảng địa không gian: Mặc dù công nhận tiềm năng của các mô hình Trí tuệ nhân tạo lớn, tổ chức này nhấn mạnh nhu cầu đánh giá toàn diện vượt ra ngoài độ chính xác. Điều này bao gồm các yếu tố như tiêu thụ năng lượng, độ bền, và tác động xã hội và đạo đức.
• Tích hợp khả năng chống chịu và bền vững khí hậu: Văn phòng kêu gọi tích hợp các xem xét khí hậu trong suốt chu kỳ sống của Trí tuệ nhân tạo và công nghệ quan sát Trái đất.
• Bảo vệ quyền sở hữu và tính toàn vẹn của dữ liệu: Mục tiêu này tập trung vào nhu cầu có các biện pháp để ngăn chặn việc thao túng dữ liệu và đảm bảo nguồn gốc của thông tin địa không gian.

Một phần đáng chú ý của bản tóm tắt chính sách của UNOOSA là lời kêu gọi các khuôn khổ để tạo ra các trường hợp an toàn trước khi triển khai. Những chính sách được đề xuất này cho phép Trí tuệ nhân tạo đưa ra quyết định trong các tham số xác định cho các nhiệm vụ không gian mà can thiệp của con người trong thời gian thực là không thể.

Trí tuệ nhân tạo có thể sẽ đưa ra quyết định trong không gian, đặc biệt là trong các trường hợp khẩn cấp mà hệ thống giao tiếp bị tổn hại. Mặc dù các đội đang nỗ lực để ngăn chặn điều này xảy ra, nhưng vẫn rất quan trọng để chuẩn bị cho những tình huống này và xác định dưới những điều kiện nào Trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra quyết định và với mức độ giám sát của con người nào.

Điều mà Artemis II đã chứng minh

Artemis II đã thành công trong việc xác nhận các hệ thống của tàu vũ trụ Orion, hoạt động của phi hành đoàn và thủ tục nhiệm vụ trong điều kiện không thể tái tạo trên Trái đất. Trên đường đi, nó cũng đã xác nhận cách con người và Trí tuệ nhân tạo có thể làm việc cùng nhau ngoài khí quyển.

Giai đoạn Apollo đòi hỏi hiệu suất phi thường của con người dưới áp lực, chủ yếu do nhu cầu. Artemis đang thực hiện một cách tiếp cận khác, phân tán hơn, đó là sự hợp tác giữa trực giác và đào tạo của con người và trí thông minh máy móc.

Ở đây, Trí tuệ nhân tạo xử lý việc giám sát liên tục, đòi hỏi dữ liệu mà có thể khó khăn cho phi hành đoàn quản lý. Sự hỗ trợ này đã giải phóng thời gian và nỗ lực của họ, cho phép họ tập trung vào các quyết định và quy trình mà chỉ con người mới có thể thực hiện.

Đối với những người hâm mộ Trí tuệ nhân tạo, nhiệm vụ mặt trăng Artemis II là một bằng chứng về khái niệm về những gì mà tích hợp Trí tuệ nhân tạo có chủ đích và sâu sắc có thể đạt được, đặc biệt là khi có bốn mạng sống phụ thuộc vào công nghệ hoạt động chính xác.