Không gian luôn được coi là biên giới cuối cùng của công cuộc khám phá của con người. Giờ đây, nó cũng đang trở thành biên giới cuối cùng đối với trí tuệ nhân tạo.
Vào tháng Mười Hai, Phòng thí nghiệm Sức đẩy Phản lực của NASA đã sử dụng các mô hình Claude của Anthropic để lập kế hoạch cho hai tuyến đường hành trình của xe tự hành Perseverance. Các nhà lập kế hoạch là con người đã kiểm tra và điều chỉnh tuyến đường trước khi tải lên.
Vào tháng Năm, NASA và IBM đã đặt một mô hình AI nén trên Trạm Vũ trụ Quốc tế và một vệ tinh. Nó đã nhận diện lũ lụt và mây từ quỹ đạo — đây là thử nghiệm đầu tiên thuộc loại này trong không gian.
Vào tháng Bảy, các phi hành gia trên ISS đã thử nghiệm một mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời các câu hỏi về quy trình bảo trì kỹ thuật.
Những thí nghiệm này phản ánh một bước chuyển trong kỹ thuật vũ trụ. Trong nhiều thập kỷ, các kỹ sư trên Trái Đất đã xác định chính xác hành động của tàu vũ trụ trong không gian. Giờ đây, các nhà nghiên cứu đang kiểm tra liệu những hệ thống phi tất định như AI tạo sinh có thể trao cho tàu vũ trụ sự linh hoạt trong việc diễn giải môi trường và lập kế hoạch nhiệm vụ hay không.
Robert Ambrose, cựu trưởng bộ phận phần mềm, robot và mô phỏng của NASA, nhận xét: các kỹ sư luôn tránh những kết quả phi tất định, bởi vì hành vi của hệ thống phụ thuộc vào con đường mà nó đã đi qua để đến được tình huống đó.
Tuy nhiên, đối với những nhiệm vụ như lặn vào chùm tia nước trên Europa, vệ tinh của Sao Mộc, quyết định phải được đưa ra tức thì — tín hiệu từ Trái Đất sẽ đến quá muộn. «Điều đó hoàn toàn bất khả thi nếu không có quyền tự chủ thực sự», — Ambrose nói.
Công ty Icarus Robotics đang phát triển hệ thống robot bay tự do Joy. Sau các cuộc thử nghiệm trong môi trường không trọng lượng ở Canada, họ dự định gửi nó lên ISS để di chuyển hàng hóa giữa các mô-đun. Công ty bắt đầu bằng điều khiển từ xa để thu thập dữ liệu huấn luyện cho hoạt động tự chủ.
Vấn đề nằm ở vật lý của vi trọng lực: các mô hình được huấn luyện trên Trái Đất ngay lập tức thất bại trong không gian. Dữ liệu từ môi trường thực tế gần như không có, và công ty đang xây dựng bộ dữ liệu riêng từ các mô phỏng và thử nghiệm.
Ufuk Topçu từ Đại học Texas ở Austin nhấn mạnh: mục tiêu không phải là đảm bảo không có sai sót. Cần bắt đầu từ những ứng dụng hạn chế, nghiên cứu hành vi của các hệ thống và dần dần mở rộng việc sử dụng chúng.
Sự bùng nổ thương mại trong không gian đang thúc đẩy đổi mới: các nhiệm vụ được phát triển và phóng nhanh hơn bao giờ hết.
