Der Weltraum galt stets als die letzte Grenze der menschlichen Erforschung. Nun wird er auch zur letzten Grenze für die künstliche Intelligenz.
Im Dezember setzte das Jet Propulsion Laboratory der NASA die Modelle Claude von Anthropic ein, um zwei Marschrouten des Rovers Perseverance zu planen. Menschliche Planer prüften und korrigierten die Route vor dem Hochladen.
Im Mai platzierten die NASA und IBM ein komprimiertes KI-Modell auf der Internationalen Raumstation und einem Satelliten. Es identifizierte Überschwemmungen und Wolken aus der Umlaufbahn – dies ist der erste derartige Versuch im Weltraum.
Im Juli testeten Astronauten auf der ISS ein großes Sprachmodell für die Beantwortung von Fragen zu Wartungsverfahren.
Diese Experimente spiegeln einen Wandel in der Raumfahrttechnik wider. Jahrzehntelang legten Ingenieure auf der Erde die Aktionen eines Raumfahrzeugs im Weltraum genau fest. Nun prüfen Forscher, ob nichtdeterministische Systeme wie die generative KI den Raumfahrzeugen die Flexibilität verleihen können, ihre Umgebung zu interpretieren und Aufgaben zu planen.
Robert Ambrose, ehemaliger Leiter der Abteilung für Software, Robotik und Simulation der NASA, merkt an: Ingenieure haben stets nichtdeterministische Ergebnisse gemieden, weil das Verhalten eines Systems von dem Weg abhängt, auf dem es zu einer Situation gelangt ist.
Doch bei Missionen wie dem Eintauchen in die Wasserdampffahne auf Europa, einem Mond des Jupiter, muss die Entscheidung augenblicklich getroffen werden – ein Signal von der Erde käme zu spät. „Das ist ohne echte Autonomie völlig unmöglich“, sagt Ambrose.
Das Unternehmen Icarus Robotics entwickelt das frei fliegende Robotersystem Joy. Nach Tests in der Schwerelosigkeit in Kanada soll es zur ISS geschickt werden, um Fracht zwischen den Modulen zu bewegen. Das Unternehmen beginnt mit der Teleoperation, um Daten für das Training des autonomen Betriebs zu sammeln.
Das Problem liegt in der Physik der Mikrogravitation: Modelle, die auf der Erde trainiert wurden, versagen im Weltraum sofort. Daten aus der realen Umgebung gibt es kaum, und das Unternehmen erstellt einen eigenen Datensatz aus Simulationen und Tests.
Ufuk Topcu von der University of Texas in Austin betont: Das Ziel besteht nicht darin, die Abwesenheit von Fehlern zu garantieren. Man muss mit begrenzten Anwendungen beginnen, das Verhalten der Systeme untersuchen und ihre Nutzung schrittweise ausweiten.
Der kommerzielle Boom im Weltraum beschleunigt die Innovation: Missionen werden schneller entwickelt und gestartet als je zuvor.
