अंतरिक्ष
चार-पैर वाले रोबोट स्वायत्त मंगल अन्वेषण के लिए तैयार हो रहे हैं
एक दिन, अंतरिक्ष अन्वेषण में उन अंतरिक्ष यात्रियों का उपयोग हो सकता है जो स्थायी रूप से पृथ्वी के बाहर रहेंगे, जैसा कि आर्टेमिस मिशनों के लिए चंद्रमा, या एलोन मस्क द्वारा मंगल के लिए।
फिर भी, मानव उपस्थिति के साथ भी, अंतरिक्ष में आवश्यक कई कार्य रोबोट द्वारा किए जाएंगे, क्योंकि उन्हें मानव अंतरिक्ष यात्रियों की तुलना में बदलना बहुत आसान है और वे विषाक्त हवा या निर्वात, विकिरण, अत्यधिक तापमान आदि के प्रति बहुत कम संवेदनशील होते हैं।
आदर्श रूप में, अधिकांश रोवर्स और रोबोट सरल कार्यों को स्वयं संभालने में सक्षम होने चाहिए, जबकि पृथ्वी या स्थल पर मौजूद मनुष्य केवल विशिष्ट समस्याओं को हल करने या उनके दैनिक मिशनों को निर्धारित करने में मदद के लिए शामिल हों।
जैसे ही एआई तेज़ी से प्रगति कर रहा है, जिसमें भौतिक एआई भी शामिल है, जो अब एआई नेता NVIDIA द्वारा समर्थित अवधारणा है, यह विज्ञान‑कथा दृष्टिकोण पहले ही वास्तविकता बन सकता है।
और भी अधिक दूरस्थ मिशनों के लिए, जैसे बृहस्पति के चंद्रमाओं पर, संचार में समय विलंब, जो एक घंटे तक हो सकता है, किसी भी प्रत्यक्ष नियंत्रण को और अधिक कठिन बना देता है, जिससे प्रोब द्वारा स्वायत्त निर्णय अत्यधिक मूल्यवान हो जाता है।
“रोवर्स को ऊर्जा दक्षता और सुरक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है, और खतरनाक भूभाग पर धीरे‑धीरे चलने के लिए। परिणामस्वरूप, अन्वेषण आमतौर पर लैंडिंग साइट के केवल एक छोटे हिस्से तक सीमित रहता है, जहाँ रोवर्स आमतौर पर प्रतिदिन कुछ सौ मीटर तक यात्रा करते हैं, जिससे भूवैज्ञानिक रूप से विविध डेटा एकत्र करना कठिन हो जाता है।”
एक और कदम यह होगा कि अंतरिक्ष अन्वेषण रोबोटों को अधिक स्वतंत्र रूप से चलने की क्षमता दी जाए। अंततः, पहिए और ट्रैक अधिक विश्वसनीय हो सकते हैं, लेकिन ऐसा नहीं है कि चंद्रमा और मंगल पर उनके लिए सड़कें तैयार हों।
परिणामस्वरूप, अब तक अधिकांश रोबोटिक अन्वेषण मिशन अपेक्षाकृत समतल, आसानी से नेविगेट करने योग्य क्षेत्रों पर केंद्रित रहे हैं। लेकिन ये क्षेत्र भविष्य के अंतरिक्ष उपनिवेशीकरण के लिए सबसे उपयोगी भी नहीं हो सकते।
उदाहरण के लिए, लावा ट्यूब्स भविष्य के अंतरिक्ष यात्रियों के लिए आदर्श पूर्वनिर्मित आश्रय बन सकती हैं, लेकिन हमने अभी तक उन्हें ठीक से नहीं खोजा है, हालांकि लावा ट्यूब्स की एआई‑चालित खोज की योजना बनाई जा रही है। और अधिकांश संसाधन संभवतः गहरे क्रेटरों (पानी) या पहाड़ी क्षेत्रों (धातु और अन्य खनिज जमा) में पाए जाएंगे।
“चंद्रमा पर, कई प्रमुख संसाधन ऐसे भूभाग में स्थित हैं जिन्हें पहुँचना कठिन है, जिसमें अस्थिर और टाइटेनियम‑समृद्ध पायरोक्लास्टिक जमा, REE‑धारीत KREEP बेसाल्ट, और दक्षिणी ध्रुव के निकट स्थायी छायादार क्षेत्रों में जल बर्फ शामिल हैं। मंगल पर, जल‑बर्फ के एक्सपोज़र और धातु‑समृद्ध रेगोलिथ भी उच्च अक्षांश और उच्चभूमि क्षेत्रों में पहचाने गए हैं, अक्सर अस्थिर ढलानों या फटे भूवैज्ञानिक सेटिंग्स में।”
इसलिए अधिक उन्नत रोबोटों की आवश्यकता है, जहाँ चार‑पैर वाले “रोबोडॉग” एक संभावित विकल्प हैं, क्योंकि यह डिज़ाइन पृथ्वी पर भी तेजी से लोकप्रिय हो रहा है।
यह संभावना स्विस शोधकर्ताओं द्वारा ETH ज़्यूरिख, ज़्यूरिख विश्वविद्यालय, नॉशतेल स्पेस एक्सप्लोरेशन इंस्टीट्यूट, बेसल विश्वविद्यालय, और बर्न विश्वविद्यालय में परीक्षण की जा रही है।
उन्होंने एक चार‑पैर वाले रोबोट का उपयोग किया, यह परीक्षण किया कि क्या यह पुनर्निर्मित अंतरिक्ष वातावरण में अर्ध‑स्वायत्त अन्वेषण और नमूना संग्रह संभाल सकता है, और अपने निष्कर्ष Frontiers In Space Technologies1 में प्रकाशित किए, शीर्षक “Raman‑सुसज्जित रोबोटिक आर्म और माइक्रोस्कोपिक इमेज का उपयोग करके पैर वाले रोबोट के साथ मार्टियन और लूनर एनालॉग्स का अर्ध‑स्वायत्त अन्वेषण” के तहत।
पृथ्वी पर मंगल का पुनरुत्पादन
शोधकर्ताओं ने बेसल विश्वविद्यालय में स्थित Marslabor सुविधा का उपयोग किया, जो एनालॉग चट्टानों, रेगोलिथ (ग्रहीय धूल), और एनालॉग प्रकाश स्थितियों का उपयोग करके ग्रह सतह की स्थितियों का अनुकरण करता है, ताकि गुरुत्वाकर्षण को छोड़कर मंगल के समान एक वातावरण पुनः निर्मित किया जा सके।
Marslabor में 80 वर्ग मीटर का कमरा शामिल है, जिसमें 40 वर्ग मीटर का परीक्षण बिस्तर है जो मार्टियन एनालॉग सामग्री से बना है। इसमें जिप्सम या कार्बोनेट चट्टानों जैसी ऐसी चट्टानें शामिल थीं जिनमें बायोसिग्नेचर संरक्षण की उच्च संभावना है, जो लाल ग्रह पर पिछले जैविक गतिविधियों की जांच करने वाले वास्तविक मार्टियन अन्वेषण के लिए अत्यधिक रुचिकर होंगी।
इसके अतिरिक्त, पिछले बहते पानी का संकेत देने वाली चट्टान प्रकार, जैसे सिलिकिक्लास्टिक कार्बोनेट चट्टान और सल्फर‑सम्पन्न बेसाल्ट, भी शामिल किए गए।
कमरे के एक हिस्से में चंद्रमा की स्थितियों का पुनरुत्पादन भी किया गया, जिसमें ऐसी चट्टान प्रकार शामिल थे जो ऑक्साइड, टाइटेनियम, एल्यूमीनियम और सिलिकॉन के उपयोगी स्रोत हो सकते हैं।
चार-पैर वाले अन्वेषक
बहु‑उपयोगी सेंसर‑सज्जित रोबोट
इस अध्ययन में उपयोग किया गया रोबोट ANYbotics कंपनी द्वारा निर्मित ANYmal रोबोट था, जो खतरनाक क्षेत्रों में औद्योगिक निरीक्षण में विशेषज्ञता रखता है। मैपिंग और लोकेशन सक्षम करने के लिए, ANYmal में Velodyne का VLP-16 Puck LITE LiDAR, Intel का छह RealSense D435 सक्रिय स्टीरियो सेंसर ऊँचाई मानचित्रण के लिए, और दो FLIR Blackfly वाइड‑एंगल कैमरे RGB इमेज स्ट्रीम प्रदान करने के लिए स्थापित हैं।
रोबोट को माइक्रोस्कोपिक इमेजर (MICRO) और स्विस कंपनी Metrohm द्वारा निर्मित MIRA RTX Raman स्पेक्ट्रोमीटर से सुसज्जित किया गया था। ये सेंसर ETH (Eidgenössische Technische Hochschule – स्विस फेडरल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी) द्वारा विकसित रोबोटिक आर्म पर स्थापित किए गए थे।
इसे एक ऑपरेटर द्वारा ग्राफिकल यूज़र इंटरफ़ेस (GUI) के माध्यम से दूरस्थ रूप से नियंत्रित किया गया, जो डिजिटल एलिवेशन मैप और कैमरा इमेज दिखाता है जहाँ कमांड और कार्य प्रेषित होते हैं।
MICRO इमेजर का लक्ष्य चट्टान नमूनों की बनावट, दाने और रंग की निकट‑चित्रें कैप्चर करना है, जो चट्टान के प्रकार और उसकी संरचना की पहचान के लिए एक महत्वपूर्ण डेटासेट है। इसमें एक USB माइक्रोस्कोप, 48 RGB LED की रिंग, टाइम‑ऑफ़‑फ़्लाइट (ToF) सेंसर, और नियंत्रण इलेक्ट्रॉनिक्स शामिल हैं। एक फोम रिंग ने तब जब MICRO लक्ष्य के संपर्क में होता है, अनावश्यक प्रकाश को प्रवेश करने से रोका।
Raman स्पेक्ट्रोमीटर में 785 nm तरंगदैर्ध्य वाला इन्फ्रारेड एक्साइटेशन लेज़र और अधिकतम 100 mW शक्ति थी, जिसकी रेंज 400 से 2 300 cm तक थी और रिज़ॉल्यूशन 8–10 cm था। यह डेटा MICRO अवलोकन को पूरक करता है, अध्ययन की गई चट्टानों की रासायनिक संरचना को उजागर करके।
मानव के साथ और बिना मानव के जांच
रोबोटिक वैज्ञानिक सर्वेक्षण के दो संचालनात्मक अवधारणाएँ: एक क्लासिक मानव नियंत्रण के साथ, और दूसरा बहु‑लक्ष्य, अर्ध‑स्वायत्त सैंपलिंग न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ।
मानव‑सहायता विधि में, ऑपरेटर ने कैमरा इमेज में एक लक्ष्य पहचाना और ग्राफिकल GUI में एक नेविगेशन वेपॉइंट चुना। फिर, ऑपरेटर तुरंत आने वाले डेटा की समीक्षा कर सकता था और तय कर सकता था कि अतिरिक्त माप आवश्यक हैं या नहीं। ऑपरेटर ने यह भी तय किया कि कितनी Raman मापें लागू की जाएँ और चट्टान पर उनके विशिष्ट स्थान निर्धारित किए।
अर्ध‑स्वायत्त विधि में, रोबोट को पहले से पूर्वनिर्धारित कमांड दिए गए, जिसमें गतिशीलता, वेपॉइंट नेविगेशन, उपकरण तैनाती और डेटा वापसी शामिल थे। एक बार निर्देश अपलोड हो जाने पर, रोबोट ने सभी कार्य स्वायत्त रूप से निष्पादित किए, गति से लेकर रोबोटिक आर्म की तैनाती और वैज्ञानिक माप तक।
प्रत्येक लक्ष्य पर माप अनुक्रम पूरा करने के बाद, रोबोट स्वायत्त रूप से अपना कार्य चक्र जारी रखता है, अगले लक्ष्य की ओर बढ़ता है और प्रत्येक माप के बाद डेटा सहेजता है। केवल सभी लक्ष्यों के लिए माप पूर्ण होने पर ही रोबोट एकत्रित डेटा बेस स्टेशन को प्रेषित करेगा।
विश्लेषण के परिणामों ने विभिन्न उपकरणों के संयोजन की उपयोगिता की पुष्टि की, जहाँ Raman और MICRO विश्लेषण के संयोजन से किसी विशेष चट्टान की सही पहचान की संभावना बढ़ गई।
अर्ध‑स्वायत्त विधि ने प्रत्येक चक्र में कम से कम 1/3 लक्ष्यों की सही पहचान की, और चार एनालॉग मिशनों में से एक में 100 % लक्ष्य पहचान हासिल की। बहु‑लक्ष्य मिशन में 12 से 23 मिनट लगे, जबकि मानव‑निर्देशित मिशन को तुलनीय विश्लेषण पूरा करने में 41 मिनट लगे।
इसलिए जबकि परिणाम पूर्ण नहीं थे, प्रति मिनट अधिक सफल विश्लेषण किया जा सकता था, जिससे समग्र दक्षता बढ़ी। इस अनुभव ने पुष्टि की कि अधिक स्वायत्त रोबोट ग्रह सतहों के बड़े क्षेत्रों का तेज़ी से सर्वेक्षण कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, एक बार पहचान हो जाने पर, एक रोचक नमूने को आगे की जांच में वैज्ञानिकों द्वारा मैन्युअल रूप से विश्लेषित किया जा सकता है।
“केवल बड़े और जटिल उपकरण सूटों पर निर्भर रहने के बजाय, भविष्य के मिशन तेज़ी से पर्यावरण को स्कैन करने वाले चपल रोबोट तैनात कर सकते हैं और विस्तृत जांच के लिए आशाजनक लक्ष्यों को चिन्हित कर सकते हैं।”
रोबोटिक अन्वेषण में सुधार
शोधकर्ताओं ने यह भी नोट किया कि तैनात उपकरण सभी सीधे मानव नियंत्रण को ध्यान में रखकर विकसित किए गए थे। इसका मतलब है कि अर्ध‑स्वायत्त रोबोट कभी‑कभी लक्ष्य से बाहर आर्म प्लेसमेंट का शिकार हो जाता है, जिससे धुंधली MICRO इमेज या अत्यधिक शोरयुक्त Raman डेटा उत्पन्न होता है।
एक सुधरा हुआ सिस्टम धुंधली इमेज या खराब स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा की स्थिति में हल्के स्वचालित आर्म समायोजन के साथ परीक्षण को दोबारा कर सकता है। आगे के स्वचालन कार्यक्रम भी मददगार हो सकते हैं।
“एक और उच्च स्तर की स्वायत्तता प्राप्त करने के लिए, रोबोट आकार, रंग और बनावट के आधार पर स्वायत्त रूप से रुचिकर लक्ष्यों का पता लगा सकते हैं। उन परिस्थितियों में जहाँ डेटा ट्रांसमिशन बहुत धीमा है (जैसे बाहरी सौर मंडल में), रोबोट तब इन लक्ष्यों के माप स्वायत्त रूप से ले सकता है।”
यह सिस्टम हालिया एआई प्रगति का उपयोग नहीं करता था, जो भविष्य में रोबोटों को अधिक स्वायत्तता दे सकता है, जैसा कि हमने “Space 2.0: The Rise of Autonomous Robots and AI” में चर्चा की थी। इसलिए, पहचान और स्कैनिंग के और अधिक उन्नत प्रोटोकॉल अधिक कुशल और स्वायत्त माप ला सकते हैं। इसके बाद, मार्स या चंद्रमा पर रोबोटों के वास्तविक डेटा पर एक विशेष एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने से भविष्य की पीढ़ियों के प्रोब और भी अधिक कुशल बन सकते हैं।
अंतरिक्ष रोबोटिक्स में निवेश
इंट्यूटिव मशीनेज
(LUNR )
इंटरस्टेलर वस्तुओं को स्वायत्त प्रोब भेजने के लिए बड़े अंतरिक्ष प्रोब बनाने और उन्हें सुरक्षित रूप से सही स्थान पर पहुँचाने में मजबूत विशेषज्ञता की आवश्यकता होगी। अभी तक, यह मुख्यतः NASA, ESA और संबंधित विश्वविद्यालयों जैसी सार्वजनिक संस्थाओं का क्षेत्र रहा है।
जैसे ही हम उस बिंदु के करीब पहुँच रहे हैं जहाँ निजी कंपनियाँ स्वचालित या मानवयुक्त मिशन भेजकर क्षुद्रग्रहों, विशेषकर पृथ्वी के निकट स्थित वस्तुओं, को खनन करना शुरू कर सकती हैं, यह स्थिति बदल रही है। यह प्रकार का प्रोजेक्ट संभवतः अगले कदम के रूप में या आगामी वर्षों में चंद्रमा पर मानव मिशनों की वापसी के साथ समानांतर में किया जाएगा।
2013 में ह्यूस्टन, टेक्सास में स्थापित, इंट्यूटिव मशीनेज अभी के लिए एक अत्यधिक “चंद्रमा‑केन्द्रित” कंपनी है, जैसा कि उसके स्टॉक टिकर LUNR से स्पष्ट है, और यह पहले ही 4 NASA चंद्र मिशनों के लिए चयनित हो चुकी है, तथा 400+ कर्मचारियों को रोजगार देती है।
स्रोत: Intuitive Machines
यह पहला व्यावसायिक कंपनी थी जिसने सफलतापूर्वक चंद्रमा पर लैंड किया और वैज्ञानिक डेटा प्रसारित किया। इसने अंतरिक्ष में LOx/LCH4 (तरल ऑक्सीजन, तरल मीथेन) इंजन की पहली फायरिंग भी की। कंपनी कई प्रोजेक्ट्स पर काम कर रही है जो अन्वेषण और बस्ती के लिए चंद्र बुनियादी ढांचे की नींव बनेंगे।
पहला “डेटा ट्रांसमिशन सर्विस” है, जिसकी तकनीक का परीक्षण चल रहा है, और अंततः चंद्रमा की कक्षा के चारों ओर एक चंद्र डेटा ट्रांसमिशन नक्षत्र बनाने की योजना है।
स्रोत: Intuitive Machines
दूसरा भाग “इन्फ्रास्ट्रक्चर ऐज़ ए सर्विस” है। इसमें टेलीकम्युनिकेशन सेवाएँ, GPS लोकेशन सेवाएँ, और एक लूनर सरफेस व्हीकल (LTV) शामिल होना चाहिए जो स्वायत्त संचालन में सक्षम हो।
स्रोत: Intuitive Machines
अंतिम भाग चंद्र सतह पर सामग्री की डिलीवरी है। अब तक, कंपनी ने Nova-C लैंडर के साथ वैज्ञानिक पेलोड वितरित किए हैं, जो 4.3 मीटर (14 फीट) ऊँचा लैंडर है और चंद्रमा पर 130 kg पेलोड ले जा सकता है।
अगला कदम Nova-D लैंडर के साथ होगा, जो चंद्रमा पर 1 500‑2 500 kg सामग्री ले जा सकता है। यह पेलोड क्षमता और आकार लूनर टेरेन व्हीकल (LTV) की डिलीवरी के साथ-साथ 40 kW फिशन सतही पावर परमाणु रिएक्टर के लिए आवश्यक होगा, जो चंद्र बेस को शक्ति प्रदान करेगा।
स्रोत: Intuitive Machines
कंपनी ने NASA के साथ कई मूल्यवान अनुबंध किए हैं, उदाहरण के लिए, Near Space Network अनुबंध, जिसकी अधिकतम संभावित मूल्य $4.82 B है। LTV अनुबंध का अंतिम निर्णय NASA द्वारा तीन संभावित आपूर्तिकर्ताओं में से 2025 के अंत में अपेक्षित है, और इसका मूल्य भी $4.6 B तक हो सकता है।
NASA के अलावा, कंपनी अपने ग्राहक आधार को विविध बनाने की कोशिश कर रही है, और अप्रैल 2025 में टेक्सास स्पेस कमिशन द्वारा $10 M तक के अनुदान के लिए चयनित हुई है।
यह पृथ्वी पुनः प्रवेश वाहन और कक्षीय निर्माण प्रयोगशाला के विकास का समर्थन करेगा, जिसे माइक्रोग्रैविटी बायोमैन्युफैक्चरिंग को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह पुनः प्रवेश वाहन कंपनी के भविष्य के चंद्र नमूना वापसी मिशनों के लिए एक बैकअप विकल्प भी प्रदान करेगा और जोखिमों को कम करेगा।
एक अन्य प्रोजेक्ट एयर फ़ोर्स रिसर्च लैबोरेटरी JETSON अनुबंध के लिए कम‑शक्ति वाले परमाणु स्टेल्थ सैटेलाइट्स का विकास है।
जैसे ही कंपनी Q1 2025 में सकारात्मक फ्री कैश फ्लो बिंदु तक पहुँचती है, और चंद्र टेलीकम्युनिकेशन अनुबंध के साथ, यह निवेशकों के लिए अब बहुत सुरक्षित हो रही है, एक नकदी‑जला स्टार्ट‑अप से बढ़ते अंतरिक्ष अर्थव्यवस्था के लिए स्थापित सेवा प्रदाता बन रही है।
और यह आगे की गहरी अंतरिक्ष अन्वेषण और अंतरिक्ष संसाधनों के उपयोग की नींव बन सकता है, विशेष रूप से जब यह NASA का एक भरोसेमंद साझेदार बन जाता है, जो SpaceX (xAI के साथ विलय के बाद शीघ्र ही IPO) या Rocket Lab (RKLB ) के बराबर है।
(You can read more about Intuitive Machines in our investment report dedicated to the company.)
नवीनतम इंट्यूटिव मशीनेज (LUNR) स्टॉक समाचार और विकास
उद्धृत अध्ययन
1. Gabriela Ligeza, Philip Arm, et al. Raman‑सुसज्जित रोबोटिक आर्म और माइक्रोस्कोपिक इमेजर का उपयोग करके पैर वाले रोबोट के साथ मार्टियन और लूनर एनालॉग्स का अर्ध‑स्वायत्त अन्वेषण. Frontier Space Technologies, 31 मार्च 2026. Volume 7 – 2026 | https://doi.org/10.3389/frspt.2026.1741757
