الفضاء 2.0: صعود الروبوتات المستقلة والذكاء الاصطناعي

الحاجة إلى أن يفهم البشر بشكل أفضل العالم ما وراء النجوم أدت إلى إنجازات رائدة. هذا الشغف بالفضاء ساعدنا على تحقيق معالم مثل هبوط أبولو 11 على القمر، وهو أول خطوة للبشرية خارج الأرض. مع هذه الخطوة الكبيرة، دخلنا عصر استكشاف الفضاء الطموح المدفوع بالفضول.

لم يكن الطريق إلى الاستكشاف السماوي والفهم سهلاً. في الواقع، كان يشكل مخاطر جسيمة على البشر بسبب التعرض لمخاطر الفضاء، بما في ذلك مستويات عالية من الإشعاع، وتقلبات شديدة في درجات الحرارة، وظروف الفراغ، وفشل ميكانيكي، والشكوك المتأصلة في البيئات غير المعروفة. كان هناك حاجة واضحة إلى أنظمة أكثر أمانًا وكفاءة، مما أدى إلى تطوير ونشر الروبوتات والذكاء الاصطناعي.

قدمت هذه التطورات التقنية لنا طرقًا أفضل وأكثر أمانًا لاستكشاف الكون الواسع. نتيجة لذلك، أصبحت الروبوتات الآن جزءًا حيويًا من مهمات الفضاء. هذه الآلات أصبحت بسرعة المستكشفين الرئيسيين في البيئات التي تكون خطرة جدًا على البشر.

على عكسنا نحن البشر الضعفاء، يمكن لهذه الأنظمة الروبوتية تحمل الظروف القاسية للفضاء بسهولة. والأهم من ذلك، يمكنها العمل باستمرار دون أن تشعر بالتعب أو الملل.

ولهذا السبب ناسا تستخدم الروبوتات على نطاق واسع. على سبيل المثال، تستخدم روبوتات Astrobee الطائرة بحرية، المسماة Bumble وHoney وQueen، لمساعدة أفراد الطاقم على محطة الفضاء الدولية (ISS). هذه الروبوتات على شكل مكعب تساعد رواد الفضاء في المهام الروتينية، مثل تتبع الإمدادات، تشغيل الأنظمة، وتوثيق الفيديوهات، بينما يركز الرواد على مهام أكثر أهمية.

لكن هذا ليس كل شيء. عندما تُدمج مع الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه الآلات أيضًا معالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي واتخاذ قرارات بشكل مستقل، مما يجعلها أكثر قوة.

الابتكارات المستمرة في هذا القطاع تهدف إلى دفع هذه القدرات إلى أبعد من ذلك. مؤخرًا، شاركت شركة الروبوتات الصينية Engine AI خططها الطموحة لإرسال أول رائد فضاء روبوت بشري إلى الفضاء.

PM01 هو الروبوت البشري الذي سيُرسل إلى الفضاء. هذه المنصة الخفيفة الوزن، المفتوحة المصدر، والذكية تجمع بين الحركة الشبيهة بالإنسان والذكاء الروبوتي المتقدم. لديها بنية بيو-ناتية تحاكي حركة الإنسان وشاشة تفاعلية مركزية، بالإضافة إلى استجابة حركة فائقة السرعة، حساسات بيئية عالية الدقة، وقدرات اتخاذ قرار مستقلة. لإدارة الإدراك المعقد، التحكم في الحركة، والعبء الحوسبي في الوقت الفعلي، يجمع معمارها ذو الشريحة المزدوجة بين وحدة NVIDIA (NVDA ) Jetson Orin ومعالج Intel (INTC ) N97 لتوفير حوسبة عالية الأداء.

لذا، مع تزايد صلابة الروبوتات وتكيفها واستقلاليتها، ستتمكن من تولي مهام عالية المخاطر مثل الصيانة الخارجية للمحطات الفضائية ومهام المراقبة طويلة الأمد التي تعرض رواد الفضاء لخطر كبير.

مستقبل استكشاف الفضاء يتجه بوضوح نحو أتمتة أكبر. بدلاً من وضع رواد الفضاء في مواقف خطرة، ستحل المهمات مكانهم بشبكات من الروبوتات الذكية التي يمكنها العمل بتعاون عبر مسافات شاسعة.

الآن، دعونا نلقي نظرة على كيفية حدوث هذا التحول عمليًا من خلال تطورين رئيسيين: الروبوتات المستقلة لاستكشاف الأنابيب البركانية تحت الأرض على القمر والمريخ، والمسارات التي يولدها الذكاء الاصطناعي للروبوتات لتجول بأمان عبر تضاريس المريخ.

رسم الخرائط & التنقل في أنابيب الحمم البركانية خارج الأرض باستخدام الروبوتات

لقد مرّ ما يقرب من عقدين من الزمن منذ اكتشاف الحفر لأول مرة على القمر وأكثر من نصف قرن منذ اكتشاف أنابيب الحمم البركانية الضخمة على المريخ. هذه الكهوف الضخمة كبيرة بما يكفي لاستيعاب مدن.

تتشكل هذه الأنابيب البركانية نتيجة للنشاط البركاني، وتوجد أيضًا على الأرض، بما في ذلك آيسلندا، هاواي، صقلية، أستراليا، وجزر غالاباغوس.

في حين أن هذه الأنابيب على المريخ والقمر تُظهر إمكانات كقواعد بشرية مستقبلية، لأنها أكثر أمانًا من أسطحها بفضل الحماية من الأشعة الكونية، والإشعاع الشمسي، والضربات المتكررة للنيازك، إلا أنها ليست سهلة الوصول. داخل هذه الأنفاق البركانية حاد جدًا، والتضاريس غير مستوية، مما يتطلب دراسات مفصلة. لكن جمع مزيد من المعلومات حول هذه الهياكل تحت الأرض يمثل تحديًا.

تشير الفتحات العلوية، التي هي أقسام منقلبة من أسقف الأنابيب، والقنوات الطويلة المتعرجة التي تم رصدها في الصور المدارية إلى فراغات تحت أرضية كبيرة؛ ومع ذلك، لا يمكن للصور أن تكشف أي الأنابيب مناسبة للسكن.

لمواجهة تحديات التضاريس الصخرية، نقاط الدخول المحدودة، والظروف الخطرة، كشف باحثون من مختبر الروبوتات الفضائية بجامعة مالاغا (UMA) عن مفهوم مهمة جديد يستخدم ثلاثية من الروبوتات الذكية لاستكشاف هذه البيئات تحت الأرض بشكل مستقل.

يتم اختبار الروبوتات حاليًا في كهوف بركانية في لانزاروت، إسبانيا، مع سعي الفريق لاستخدامها في مهمات مستقبلية إلى القمر.

نُشر المفهوم في المجلة العلمية Science Robotics¹، ويعتمد على ثلاثة أنواع مختلفة من الروبوتات، وهي SherpaTT وLUVMI-X وCoyote III rover، التي تعمل معًا بشكل مستقل لاستكشاف الفضاءات تحت الأرض القاسية على المريخ والقمر.

تتضمن المهمة المقترحة أربعة مراحل. تبدأ بخرائط الروبوتات لمداخل الكهوف وتوليد نموذج ارتفاع مفصل. ثم تُنشر مكعب حمولة حسّاسة داخل الكهف لجمع قياسات أولية. بعد ذلك يُنزل روبوت استكشافي عبر المدخل لبدء المرحلة النهائية، التي تتضمن عبور التضاريس الصعبة، جمع البيانات، وإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد مفصلة للداخل.

أظهر الاختبار الميداني الواقعي على جزيرة لانزاروت البركانية، الذي أُجري في أوائل 2023، أن نهج الفريق يعمل كما هو مخطط. قاد المركز الألماني للبحث في الذكاء الاصطناعي (DFKI) التجربة، بمساهمة من الجامعة الإسبانية UMA والشركة GMV.

يركز مختبر الروبوتات الفضائية في UMA على تطوير تقنيات وأساليب جديدة لزيادة الاستقلالية في الروبوتات الفضائية، سواء في المهمات المدارية أو الكوكبية. يعمل المختبر عن كثب مع وكالة الفضاء الأوروبية لتطوير خوارزميات تساعد الروبوتات على تخطيط المسارات والعمل بشكل أكثر استقلالية.

أكد الاختبار أن نهج المهمة المكوَّن من أربع مراحل قابل للتنفيذ تقنيًا، مسلطًا الضوء على إمكانات الأنظمة الروبوتية التعاونية لاستكشاف الكواكب المستقبلية.

أنظمة الملاحة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للروبوتات الكوكبية

في تطور رئيسي آخر، أكمل روبوت الاستكشاف Perseverance التابع لناسا، وهو عالم روبوتي بحجم سيارة يبحث عن علامات حياة ميكروبية قديمة ويجمع عينات للعودة المستقبلية إلى الأرض، الرحلة الأولى المخططة بالذكاء الاصطناعي على “الكوكب الأحمر”.

بدلاً من استخدام مسارات مخططة من قبل المشغلين البشريين، صنع المستكشف المريخي التاريخ باستخدام المسارات التي نظمها الذكاء الاصطناعي.

لإنشاء المسارات، حلل الذكاء الاصطناعي المدعوم بالرؤية أولًا الصور وبيانات التضاريس التي يستخدمها مخططو الروبوتات البشرية لتحديد المخاطر مثل الصخور وتموجات الرمال، ثم خطط مسارًا آمنًا عبر سطح المريخ.

لكن قبل استخدام المسارات التي يولدها الذكاء الاصطناعي فعليًا، تم اختبارها أولاً في النسخة الافتراضية للروبوت ذي الست عجلات، حيث تبع Perseverance هذه المسارات بنجاح، مسافرًا بشكل مستقل مئات الأقدام.

بقيادة مختبر الدفع النفاث التابع لناسا، الذي يشرف على عمليات الروبوت اليومية، أكمل Perseverance الآن أولى الرحلات على كوكب آخر، مع نقاط طريق مخططة بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي.

“هذا العرض يوضح إلى أي مدى تقدمت قدراتنا ويوسّع طريقة استكشافنا للعوالم الأخرى”، قال مدير إدارة ناسا جاريد إيزاكمان. “يمكن للتقنيات المستقلة مثل هذه أن تساعد المهمات على العمل بكفاءة أكبر، والاستجابة للتضاريس الصعبة، وزيادة العائد العلمي مع ازدياد المسافة عن الأرض. إنها مثال قوي على تطبيق الفرق للتقنية الجديدة بحذر ومسؤولية في عمليات حقيقية.”

للعرض التجريبي في أوائل ديسمبر من العام الماضي، استخدم المهندسون نماذج الرؤية-اللغة لتحليل البيانات الموجودة من مجموعة بيانات مهمة سطح JPL. من خلال تحليل نفس المعلومات والصور التي يستخدمها المخططون البشريون، حدد النظام مواقع نقاط الطريق لتمكين Perseverance من السفر بأمان عبر تضاريس المريخ الصعبة.

كان الإنجاز نتيجة جهد منسق بين مركز عمليات الروبوتات (ROC) في JPL ونماذج Claude AI التابعة لشركة Anthropic.

“تخيلوا أنظمة ذكية ليست فقط على الأرض، بل أيضًا في تطبيقات الحافة في روبوتاتنا، وطائراتنا المروحية، والطائرات بدون طيار، وعناصر السطح الأخرى التي تم تدريبها بالحكمة الجماعية لمهندسي ناسا وعلمائنا ورواد الفضاء”، قال مات والاس، مدير مكتب أنظمة الاستكشاف في JPL. “هذه هي التقنية التي تغير قواعد اللعبة والتي نحتاجها لإنشاء البنية التحتية والأنظمة المطلوبة لوجود بشري دائم على القمر ولتأخذ الولايات المتحدة إلى المريخ وما بعده.”

مع بُعد المريخ 140 مليون ميل عن الأرض، تجعل تأخيرات الاتصالات من المستحيل التحكم في الروبوت في الوقت الفعلي.

لفترة طويلة، اعتمدت ملاحة الروبوتات على البشر الذين يدرسون بيانات التضاريس بدقة ثم يخططون للمسارات مسبقًا. تُكوَّن هذه المسارات من نقاط طريق تُفصل تقريبًا كل 100 متر لتقليل خطر مواجهة الروبوت للمخاطر. بمجرد الانتهاء، تُرسل الخطط عبر بنية الاتصالات Deep Space Network (DSN) التابعة لناسا، ثم ينفذ الروبوت التعليمات.

لكن خلال رحلتي Perseverance في اليومين المريخيين 1,707 و1,709، تم تفويض هذه المسؤولية إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي. حلل النظام صورًا مدارية عالية الدقة تم الحصول عليها من كاميرا HiRISE على الجانب النادر من مركبة MRO، إلى جانب بيانات انحدار التضاريس من نماذج الارتفاع الرقمية.

ساعدت المعلومات الذكاء الاصطناعي على تحديد حقول الصخور الكبيرة، الصخر الأساسي، تموجات الرمال، التكوينات الصخرية، وغيرها من الميزات السطحية المهمة. ثم طور الذكاء الاصطناعي مسار قيادة مستمر مع جميع نقاط الطريق الضرورية. وفقًا لفاندي فيرما، مهندسة الروبوتات في JPL وعضوة فريق هندسة Perseverance:

“العناصر الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي تُظهر وعدًا كبيرًا في تبسيط ركائز الملاحة المستقلة للقيادة خارج الكوكب: الإدراك (رؤية الصخور والتموجات)، التحديد (معرفة موقعنا)، والتخطيط والتحكم (اتخاذ وتنفيذ المسار الأكثر أمانًا).”

تم تشغيل هذه التعليمات عبر التوأم الرقمي لـ JPL (النسخة الافتراضية للروبوت)، الذي فحص أكثر من 500,000 متغيّر تلقي لتأكيد أن الخطة ستعمل بأمان مع برنامج طيران Perseverance.

باستخدام هذه الخطة التي يولدها الذكاء الاصطناعي، سافر Perseverance 210 أمتار في 8 ديسمبر و246 مترًا في 10 ديسمبر.

“نحن نتجه نحو يوم يصبح فيه الذكاء الاصطناعي التوليدي وأدوات ذكية أخرى تساعد روبوتات السطح على تنفيذ رحلات بطول كيلومترات مع تقليل عبء المشغل، وتحديد ميزات سطحية مثيرة لفريق العلوم من خلال فحص كميات هائلة من صور الروبوت.”

– فيرما

الروبوتات والذكاء الاصطناعي في استكشاف الفضاء

الاستثمار في استكشاف الفضاء المستقل

في عالم استكشاف الفضاء المستقل، Intuitive Machines, Inc. (LUNR ) تبرز كواحدة من القلائل من الشركات العامة التي تبني أنظمة مستقلة تعمل على جسم سماوي آخر.

إلى جانب تطوير مركبات ذاتية القيادة للفضاء تعمل بأقل تدخل بشري، تتمتع Intuitive Machines بدمج قوي مع ناسا، خاصةً مع برنامج أرتميس. هي في الواقع أول شركة خاصة تهبط مركبة ناعمة على القمر، سُميت أوديسيوس.

شركة التكنولوجيا الفضائية، البنية التحتية، والخدمات توفر منتجات وخدمات فضائية لتمكين استكشاف روبوتي وبشري مستدام للقمر، المريخ، وما بعدهما.

تشمل الخدمات التي تقدمها Intuitive Machines نقل البيانات، التوصيل، والبنية التحتية كخدمة.

من خلال وحداتها الأربع للأعمال: الخدمات المدارية، خدمات الوصول القمري، خدمات البيانات القمرية، ومنتجات الفضاء والبنية التحتية، تهدف الشركة إلى تمكين الوصول إلى القمر لتقدم البشرية.

Intuitive Machines شركة شابة نسبيًا، تأسست عام 2013، لكنها بالفعل أكملت أربع مهمات قمرية مع ناسا.

كان ذلك بفضل الرئيس التنفيذي والرئيس ستيف ألتموس، الذي عمل في ناسا في قسم رحلات الفضاء البشرية. بعد مغادرته ناسا أسس Intuitive Machines، والتي حصلت على أحد شركات TIME الـ100 الأكثر تأثيرًا في 2024. في مقابلة مع TIME، كشف ألتموس أن “حوالي 75% إلى 80% من أعمالنا مع الحكومة الأمريكية”.

برأس مال سوقي يبلغ 3.6 مليار دولار، تُتداول أسهم LUNR حاليًا عند 17.50 دولار، بارتفاع 9% منذ بداية العام و123.64% خلال العام الماضي. لديها ربحية كل سهم (TTM) قدرها -2.11 ومضاعف السعر إلى الأرباح (TTM) قدره -8.40.

بينما ستُعلن نتائج الربع الرابع 2025 لاحقًا هذا الشهر، تُظهر نتائج الربع الثالث 2025 صافي خسارة قدرها 10 ملايين دولار. كان EBITDA المعدل سالب 13.2 مليون دولار، مما يدل على تحديات مالية مستمرة، رغم أنه تحسن بمقدار 12.2 مليون دولار عن الربع السابق.

كان لدى الشركة طلب متراكم بقيمة 235.9 مليون دولار بنهاية الربع الثالث 2025 ورصيد نقدي قدره 622 مليون دولار.

من الجدير بالذكر أن الشركة استحوذت على Lanteris Space Systems مقابل 800 مليون دولار، تشمل 450 مليون دولار نقدًا و350 مليون دولار من أسهم LUNR من الفئة A. على مدار 65 عامًا، قامت Lanteris بتسليم أكثر من 300 مركبة فضائية وتتمتع بتوافر على المدار بنسبة 99.99%.

من المتوقع أن يرفع الاستحواذ إيرادات Intuitive Machines إلى أكثر من 850 مليون دولار والطلب المتراكم إلى 920 مليون دولار. كما يُتوقع أن يعزز قدرات الشركة في خدمات الاتصالات، الملاحة، وشبكات بيانات الفضاء للقطاعات المدنية، التجارية، والدفاعية.

مع الاستحواذ، قال الرئيس التنفيذي ألتموس في مكالمة أرباح الربع الثالث 2025 في نوفمبر 2025: “Intuitive Machines في موقع يمكنها من أن تصبح الجهة الرائدة في الفضاء من الجيل التالي”.

وأشار إلى أن الصفقة تمثل مسارًا إلى الأمام في تطور الشركة من شركة بنية تحتية فضائية مثبتة إلى مزود فضائي رئيسي متكامل عموديًا، يخدم العملاء الأمنيين، المدنيين، والتجاريين عبر الأرض، المدار الأرضي، وما بعده.

قال ألتموس: “هذه الصفقة تمثل لحظة حاسمة في تطور Intuitive Machines. لقد أثبتنا سابقًا قدرتنا على العمل على القمر. مع Lanteris، نضيف تصنيعًا مثبتًا على نطاق واسع. معًا، تحول هذه القوى Intuitive Machines إلى مزود حلول متعدد المجالات، من بناء المركبات الفضائية، ربط شبكات الاتصالات والملاحة المتينة، وتشغيل الأنظمة عبر LEO، MEO، GEO والفضاء القمري”.

اكتملت الصفقة في وقت سابق من هذا العام، مما يعزز قدرة الشركة على خدمة ليس فقط مبادرات أرتميس ومركبة التضاريس القمرية التابعة لناسا، بل أيضًا مهمات الاتصالات المستقبلية للمريخ والهياكل المتعددة للـ Golden Dome وSpace Development Agency.

بالإضافة إلى إكمال استحواذ Lanteris، أعلنت الشركة أيضًا عن استثمار استراتيجي بقيمة 175 مليون دولار لدعم توسيع الإيرادات وتطوير شبكات الاتصالات ومعالجة البيانات. كما تخطط للاستثمار في إنشاء نظام شمسي مستقل عن الإنترنت.

علاوة على ذلك، تتعاون مع شركاء استراتيجيين لمواءمة مراكز البيانات القائمة على الفضاء مع الطلب المتصاعد من المؤسسات. في الوقت نفسه، تتوقع الحصول على الجائزة التالية لخدمات الحمولة القمرية التجارية وخدمات مركبة التضاريس القمرية من ناسا.

تم اختيار الشركة الفرعية المملوكة بالكامل، Lanteris Space Systems، من قبل L3Harris Technologies (LHX ) هذا الشهر لتصميم وبناء 18 منصة مركبة فضائية متقدمة لمساعدة مهمة وكالة تطوير الفضاء (SDA) في توفير تتبع لحظي للتهديدات الصاروخية المتقدمة، بما في ذلك الأنظمة الفرط صوتية والبالستية.

آخر أخبار وتطورات سهم Intuitive Machines, Inc. (LUNR)

الخاتمة

يخضع استكشاف الفضاء لتحول عميق. كان معتمدًا تقريبًا بالكامل على الذكاء البشري، التحمل، والمخاطرة، لكنه الآن يُعاد تشكيله بواسطة تقنيات مستقلة قادرة على الاستكشاف أبعد، أعمق، وأكثر أمانًا من أي وقت مضى.

من الأنظمة الروبوتية التي تستكشف أنابيب الحمم المخفية إلى الروبوتات الموجهة بالذكاء الاصطناعي التي تتنقل على كواكب بعيدة، هذه التطورات توسع نطاق وكفاءة الاستكشاف.

مع استمرار الابتكار في هذا القطاع، سيتطور دور الإنسان أيضًا. بدلاً من أن يكون مستكشفًا مباشرًا، سنصبح مصممين، مشرفين، ومستفيدين من الأنظمة الذكية التي تعمل عبر النظام الشمسي. والأهم من ذلك، يقلل الانتقال من المستكشفين البشر إلى الروبوتات والذكاء الاصطناعي المخاطر مع تسريع الاكتشاف وتمكين وجود مستدام على القمر، المريخ، وما بعده.

المراجع

^{1. Domínguez, R., Pérez-Del-Pulgar, C., Paz-Delgado, G. J., Polisano, F., Babel, J., Germa, T., Dragomir, I., Ciarletti, V., Berthet, A.-C., Danter, L. C., & Kirchner, F. (2025). Cooperative robotic exploration of a planetary skylight surface and lava cave. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}