De ruimte werd altijd beschouwd als het laatste front van menselijke verkenning. Nu wordt ze ook het laatste front voor kunstmatige intelligentie.
In december gebruikte het Jet Propulsion Laboratory van NASA de Claude-modellen van Anthropic voor het plannen van twee rijroutes van de rover Perseverance. Menselijke planners controleerden en corrigeerden de route voordat die werd geüpload.
In mei plaatsten NASA en IBM een gecomprimeerd AI-model op het Internationaal Ruimtestation en op een satelliet. Het identificeerde overstromingen en wolken vanuit een baan om de aarde — de eerste dergelijke test in de ruimte.
In juli testten astronauten op het ISS een groot taalmodel voor het beantwoorden van vragen over onderhoudsprocedures.
Deze experimenten weerspiegelen een verschuiving in de ruimtevaarttechniek. Decennialang bepaalden ingenieurs op aarde tot in detail de handelingen van een ruimtevaartuig in de ruimte. Nu onderzoeken wetenschappers of niet-deterministische systemen zoals generatieve AI ruimtevaartuigen de flexibiliteit kunnen geven om hun omgeving te interpreteren en taken te plannen.
Robert Ambrose, voormalig hoofd van de afdeling software, robotica en simulatie van NASA, merkt op: ingenieurs hebben altijd niet-deterministische uitkomsten vermeden, omdat het gedrag van een systeem afhangt van de weg waarlangs het in een situatie terechtkomt.
Voor missies zoals het duiken in een waterpluim op Europa, een maan van Jupiter, moet de beslissing echter onmiddellijk worden genomen — een signaal van de aarde komt te laat. ‘Dit is volstrekt onmogelijk zonder echte autonomie,’ zegt Ambrose.
Het bedrijf Icarus Robotics ontwikkelt het vrij vliegende robotsysteem Joy. Na gewichtloosheidstests in Canada wil men het naar het ISS sturen om vracht tussen modules te verplaatsen. Het bedrijf begint met teleoperatie om gegevens te verzamelen voor het trainen van autonoom werken.
Het probleem zit in de fysica van de microzwaartekracht: modellen die op aarde zijn getraind, falen onmiddellijk in de ruimte. Er zijn bijna geen gegevens uit de echte omgeving, en het bedrijf bouwt zijn eigen dataset op uit simulaties en tests.
Ufuk Topcu van de Universiteit van Texas in Austin benadrukt: het doel is niet om de afwezigheid van fouten te garanderen. Je moet beginnen met beperkte toepassingen, het gedrag van systemen bestuderen en hun gebruik geleidelijk uitbreiden.
De commerciële boom in de ruimte versnelt innovatie: missies worden sneller dan ooit ontwikkeld en gelanceerd.
