Avaruus
Kuun Edistysaskeleet – Robotiikka ja AI Autonomiseen Tutkimukseen
AI-ohjattu robotiikka autonomiseen avaruustutkimukseen
Eräänä päivänä avaruustutkimus saattaa hyödyntää astronautteja, jotka asuvat pysyvästi paikan päällä, kuten Artemis-missioiden visioi Kuussa tai Elon Muskin visio Marsissa. Silti, vaikka ihmisiä olisi läsnä, suuri osa avaruustyöstä tehdään robottien avulla, jos ei muuta, koska ne on paljon helpompi korvata kuin ihmisastronautit ja ne ovat paljon vähemmän alttiita myrkylliselle ilmalle tai tyhjiölle, säteilylle, ankarille lämpötiloille jne.
Ideaalisesti suurin osa rovereista ja roboteista pitäisi pystyä hoitamaan itsenäisesti yksinkertaiset tehtävät, ja ihmiset Maassa tai paikan päällä osallistuisivat vain auttamaan ratkaisemaan erityisiä ongelmia tai määrittämään niiden päivittäiset tehtävät.
Kun AI kehittyy nopeasti, mukaan lukien fyysinen AI, käsite jonka nyt edistää AI‑johtaja NVIDIA, tämä tieteiskirjallisuuden visio saattaa jo olla todellisuutta.
Tutkijat ottavat ensimmäisiä askeleita tähän suuntaan sekä maassa tapahtuvissa tutkimusprojekteissa että Marsin nykyisillä rovereilla, ja aiheeseen liittyviä uutisia on ilmestynyt muutaman päivän aikana.
Ensimmäinen uutinen kertoi, että NASA on ottanut käyttöön AI‑avustuksen ohjaamaan Mars‑roveria Perseverance.
Toinen uutinen kertoo, että tutkijat Malagan yliopistosta (Espanja), Saksan tekoälykeskus DFKI, Sorbonne Université (Ranska) sekä yksityiset yritykset GMV Aerospace and Defence S.A, Magellium ja Space Applications Services asettavat robotteja maanalaisiin laavaputkiin, jotka muistuttavat Kuussa ja Marsissa esiintyviä rakenteita1.
Perseverance‑roverin AI‑avustettu autonominen navigointi
NASA:n ensimmäinen AI‑suunnittelema roveri ajaa Marsilla
NASA:n Perseverance‑Mars‑rover saavutti uuden tieteellisen virstanpylvään, kun se suoritti ensimmäiset ajot toisella maailmalla, jotka oli suunniteltu tekoälyn avulla. Äskettäin ilmoitettu liike toteutettiin 8. ja 10. joulukuuta 2025.
Demonstraatiossa hyödynnettiin generatiivista AI:ta luomaan reittipisteitä Perseverancelle, monimutkainen päätöksentekotehtävä, jonka tavallisesti suorittavat manuaalisesti tehtävän ihmissuunnittelijat.
Lähde: NASA
Tämä voi osoittautua pelin muuttajaksi Mars‑tutkimuksessa. Äärimmäinen etäisyys Maan ja Marsin välillä (140 miljoonaa mailia / 225 miljoonaa kilometriä) aiheuttaa valonviiveen, mikä tarkoittaa, että jokainen käsky saapuu Marsiin Maasta 3–22 minuutin kuluttua (riippuen kiertoradoista), ja palaute kestää saman ajan takaisin.
Koska NASA:n tutkijat ovat erittäin varovaisia estääkseen monimiljardiarvoisen projektin juuttumisen pölyyn tai vahingoittumisen kiven takia, jokainen liike muuttuu työlääksi ryömimiseksi.
“Roverin reitit on suunnitellut ja toteuttanut ihmisajajat, jotka analysoivat maaston ja tilatiedot piirtääkseen reitin käyttämällä reittipisteitä, jotka yleensä ovat enintään 330 jalkaa (100 metriä) välein vaarojen välttämiseksi.”
“Sitten he lähettävät suunnitelmat NASA:n Deep Space Networkin kautta roverille, joka toteuttaa ne.”
Sen sijaan Perseverance teki jotain uutta 1 707 ja 1 709 päivän aikana Marsin pinnalla, antaen roverin päättää minne mennä AI:n avulla.
Miten se toimi
Se käytti generatiivista AI:ta analysoidakseen korkean tarkkuuden kiertoradikuvamateriaalia HiRISE‑kamerasta (High Resolution Imaging Science Experiment) NASA:n Mars Reconnaissance Orbiterilla sekä maaston kaltevuustietoja digitaalisista korkeusmalleista.
Yhdistettynä aiempien tutkimusten tietoihin, AI pystyi tunnistamaan maaston piirteitä kuten kallioperä, paljastumat, vaaralliset kivenkivet, hiekkaripuset jne.
“Generatiivisen AI:n peruselementit osoittavat suurta lupaavuutta virtaviivaistaessa autonomisen navigoinnin peruspilareita planeetan ulkopuolisessa ajossa: havaintokyky (kivien ja ripusteen näkeminen), paikannus (tietäminen, missä olemme) sekä suunnittelu ja ohjaus (päätöksenteko ja turvallisimman reitin toteutus).”
Vandi Verma – avaruusrobotiikka‑asiantuntija JPL:ssä ja Perseverance‑insinööritiimin jäsen
AI‑mallina käytettiin Claude‑mallia, jonka on toimittanut Anthropic, ja joka on äskettäin noussut uutisiksi mahdollisesti häiritessään koko SaaS‑ ja ohjelmistoteollisuutta aiheuttaen pienen pörssikriisin tällä sektorilla.
Tämä AI‑ohjattu matka auttoi Perseverancea tallentamaan kuvia kahden tunnin 30 minuutin autonomisessa ajossa Jezero‑kraatterin reunaa pitkin.
AI voi myös olla hyödyllinen avaruusluotainten tuottaman datan käsittelyssä ja robotinoperaattoreiden työmäärän vähentämisessä.
Epäilemättä tämä on erityisen hyödyllistä, kun todelliset astronautit ovat robotin lähellä, sillä silloin AI voi olla entistä kykenevämpi.
“Olemme siirtymässä päivään, jolloin generatiivinen AI ja muut älykkäät työkalut auttavat pintaroverejamme suorittamaan kilometri‑mittakaavan ajot minimoiden operaattorin työmäärän ja merkitsemällä mielenkiintoisia pintapiirteitä tiede‑tiimille käymällä läpi valtavia määriä roverin kuvia.”
Vandi Verma – avaruusrobotiikka‑asiantuntija JPL:ssä ja Perseverance‑insinööritiimin jäsen
Lisäksi ihmisen läsnäolo ja logistinen tuki antavat NASA:n operaattoreille mahdollisuuden ottaa enemmän riskejä, sillä pölyyn juuttunut robotti voitaisiin vapauttaa manuaalisesti sen sijaan, että se aiheuttaisi katastrofaalisen monimiljardiarvoisen menetyksen ja vuosien tutkimuksen jäätymisen.
“Tämä demonstraatio osoittaa, kuinka pitkälle kykymme ovat kehittyneet ja laajentaa tapaa, jolla tutkimme muita maailmoja.”
“Tällaiset autonomiset teknologiat voivat auttaa tehtäviä toimimaan tehokkaammin, reagoimaan haastavaan maastoon ja lisäämään tieteellistä tuottoa, kun etäisyys Maasta kasvaa.”
Jared Isaacman – NASA:n hallintojohtaja
AI:n testaaminen Maan laavaputkissa
Miksi laavaputket
Vaikka AI:n käyttöönotto Marsilla on mullistava ensimmäinen askel, NASA:n tutkijat ovat ymmärrettävästi varovaisia riskeeratessaan ainutlaatuista omaisuutta kuten Perseverancea AI‑kokeessa. Esimerkiksi, kuinka tehokas AI tahansa on, se ei koskaan ottaisi riskiä lähettää robottia tilanteeseen, jonka ihmisteleoperaattori ei pysty korjaamaan, jos jotain menee pieleen.
Tämä on syy siihen, miksi maanalaisilla analogisilla maastoilla, jotka muistuttavat avaruudessa löytyviä, mutta jotka ovat lähellä maassa, on tärkeää tehdä kokeita.
Merkittävimmät mahdolliset maastot Kuussa ja Marsissa ovat laavaputket, jotka muodostavat luonnollisia luolia ja voivat toimia luonnollisina suojina ensimmäisille astronautteille kosmiselta säteilyltä. Ja kiitos näiden taivaankappaleiden alhaisemman gravitaation, laavaputket siellä ovat yleensä suurempia kuin maassa koskaan voisi olla.
Laavaputkissa voi luonnollisesti olla romahtaneita kohtia, jotka muodostavat maassa olevia reikiä ja tarjoavat suoran pääsyn tutkimukselle.
Kuitenkaan ulkopuolisia laavaputkia ei ole koskaan tutkittu, pitkälti siksi, että suora ohjaus on vaikeutunut kiven estäessä radiosignaalin kulun.
Robottien testaaminen
Lähde: ResearchGate
He toteuttivat testinsä tulivuoren luolissa/laavaputkissa Lanzarotessa (Kanariansaaret).
Järjestelmä toimii neljässä vaiheessa:
- Robotit kartoittavat yhteistyössä alueen laavakaivon sisäänkäynnin ympärillä (vaihe 1).
- Sitten sensorilla varustettu hyötykuormakuutio pudotetaan luolaan keräämään alkumittauksia, mikä antaa roboteille käsityksen odotettavasta (vaihe 2).
- Sitten tarkkailuroversi laskeutuu köysillä sisäänkäynnin läpi saavuttaakseen sisäosan (vaihe 3).
- Lopuksi robottitiimi tutkii tunnelia perusteellisesti ja tuottaa yksityiskohtaiset 3D‑kartat sen sisäosasta (vaihe 4).
Maan analogitestauksesta Kuun ja Marsin tehtäviin
Viime vuosina UMA:n Space Robotics Laboratory on tehnyt tiivistä yhteistyötä Euroopan avaruusjärjestön (ESA) kanssa kehittäen algoritmeja, jotka auttavat planeettatutkimusajoneuvoja (rovereita) suunnittelemaan reittejä ja toimimaan itsenäisemmin.
Yhdistettynä Perseverancen AI‑ohjatun liikkumisen testiin, tämä kokeilu voisi muodostaa perustan uudelle avaruustehtävälle, jonka tavoitteena on tutkia laavaputkea sen potentiaalin vuoksi muodostaa tulevaisuuden asutuksia varhaisille kolonisaatioyrityksille Kuussa ja Marsissa.
Tällä voi olla myös merkittäviä vaikutuksia ekso‑elämän etsintään.
Sijoittaminen avaruusrobotiikkaan
Intuitive Machines
Protokollien lähettäminen tähtienvälisiin kohteisiin vaatii vahvaa osaamista suurten avaruusluotainten rakentamisessa ja niiden saattamisessa perille ehjinä. Tähän asti se on enimmäkseen ollut julkisten instituutioiden, kuten NASA:n, ESA:n ja niihin liittyvien yliopistojen, tehtävä.
Tämä on muuttumassa, kun lähestymme hetkeä, jossa yksityiset yritykset voivat alkaa lähettää automatisoituja tai miehitettyjä tehtäviä kaivamaan asteroidien, erityisesti lähi‑Maan kohteiden, materiaaleja.
Tämänkaltaiset projektit ovat todennäköisesti seuraava askel tai toteutuvat rinnakkain miehitettyjen kuumissioiden paluun kanssa, jotka on suunniteltu tuleville vuosille.
Vuonna 2013 Houstonissa, Texasissa perustettu Intuitive Machines on toistaiseksi erittäin “Kuun‑keskeinen” yritys, kuten sen osake‑tunnus LUNR osoittaa, ja se on jo valittu neljään NASA:n kuumissioon, ja työllistää yli 400 henkilöä.
Lähde: Intuitive Machines
Se oli ensimmäinen kaupallinen yritys, joka onnistui laskeutumaan Kuuhun ja lähettämään tieteellisiä tietoja. Se suoritti myös ensimmäisen LOx/LCH4‑moottorin (nestemäinen happi, nestemäinen metaani) laukaisun avaruudessa.
Yritys työskentelee monien projektien parissa, jotka muodostavat perustan kuun infrastruktuurille tutkimusta ja asuttamista varten.
Ensimmäinen on “tietoliikennepalvelu”, jonka teknologiaa testataan ja jonka lopullinen tavoitteena on kuun kiertoradalle rakennettava tietoliikennekonstellaatio.
Lähde: Intuitive Machines
Toinen osa on “Infrastructure as a Service”. Sen tulisi sisältää LTV, joka kykenee autonomiseen toimintaan, telekommunikaatiopalvelu sekä GPS‑paikannuspalvelut.
Lähde: Intuitive Machines
Viimeinen segmentti on materiaalien toimittaminen kuun pinnalle. Tähän mennessä yritys on toimittanut tieteellisiä hyötykuormia Nova‑C‑laskeutujalla, 4,3 metrin (14 jalan) korkuisella laskeutujalla, joka pystyy toimittamaan 130 kg hyötykuormaa Kuuhun.
Seuraava askel on Nova‑D‑laskeutuja, joka pystyy toimittamaan 1 500–2 500 kg materiaalia Kuuhun. Tämä hyötykuormakapasiteetti ja koko on tarpeen Lunar Terrain Vehicle (LTV) –ajoneuvon sekä 40 kW fissiopohjaisen pintavoimalaitoksen toimittamiseen, jonka odotetaan virvoittavan kuun tukikohtaa.
Lähde: Intuitive Machines
Yritys on saanut lukuisia arvokkaita sopimuksia NASA:n kanssa, esimerkiksi Near Space Network -sopimuksen, jonka maksimaalinen potentiaalinen arvo on 4,82 miljardia $.
LTV‑sopimuksen lopullinen päätös NASA:n taholta kolmen mahdollisen toimittajan välillä odotetaan vuoden 2025 loppuun mennessä, ja sen arvo voi olla jopa 4,6 miljardia $.
NASA:n lisäksi yritys pyrkii monipuolistamaan asiakaskuntaansa; se valittiin huhtikuussa 2025 Texasin avaruuskomission myöntämään enintään 10 miljoonan $ rahoitukseen, joka tukee Maahan‑paluualuksen ja kiertoradan valmistuslaboratorion kehittämistä mikropainovoimabiomanufacturingia varten.
Tämä paluualus tarjoaa myös varmuusvaihtoehdon ja vähentää riskejä yrityksen tuleville kuun näytteenpalautustehtäville.
Toinen projekti on matalan tehon ydin‑stealth‑satelliittien kehittäminen Yhdysvaltain ilmavoiman JETSON‑sopimuksen puitteissa.
Kun yritys saavutti positiivisen vapaan kassavirran Q1 2025 ja kuun telekommunikaatiosopimuksen myötä, se on nyt paljon turvallisempi sijoittajille, siirtyen kassaa polttavasta startupista vakiintuneeksi palveluntarjoajaksi kasvavalle avaruustaloudelle.
Ja se voi muodostaa rakennuspalikan syvemmän avaruustutkimuksen ja avaruusresurssien hyödyntämisen tulevaisuudessa, erityisesti kun siitä tulee luotettu kumppani NASA:lle tasavertaisena SpaceX:n (pian listautuva fuusiosta xAI:n kanssa) tai Rocket Lab (RKLB ‑6,47 %).
(Voit lukea lisää Intuitive Machinesista sijoitusraportissamme, joka on omistettu yritykselle.)
- Autonominen avaruusrobotiikka vähentää tehtäväriskiä, viivekustannuksia ja operaattorin työmäärää.
- Yritykset, jotka rakentavat navigointi‑, viestintä‑ ja pintainfrastruktuuriratkaisuja, saavat kestävän strategisen edun.
- NASA‑kumppanuudet suosivat yhä enemmän skaalautuvia, palvelupohjaisia kuun infrastruktuuripalveluntarjoajia.
Lähteet:
1. Raúl Domínguez et al., Yhteistyörobottinen tutkimus planeettapinnan valonlähteen ja laavakuopan alueella. Science Robotics (2025). DOI:10.1126/scirobotics.adj9699 in Finnish.
