Spazio 2.0: L’ascesa dei robot autonomi e dell’IA

Il bisogno degli esseri umani di comprendere meglio il mondo oltre le stelle ha portato a risultati rivoluzionari. Questa fascinazione per lo spazio ci ha permesso di raggiungere traguardi come l’allunaggio dell’Apollo 11, segnando i primi passi dell’umanità oltre la Terra. Con questo grande passo, siamo entrati nell’era dell’esplorazione spaziale ambiziosa e guidata dalla curiosità.

Il percorso verso l’esplorazione celeste e la comprensione, tuttavia, non è stato facile. Infatti, ha comportato seri rischi per gli esseri umani a causa dell’esposizione ai pericoli dello spazio, tra cui alti livelli di radiazione, estremi sbalzi di temperatura, condizioni di vuoto, guasti meccanici e l’incertezza intrinseca di ambienti sconosciuti. Era evidente la necessità di sistemi più sicuri ed efficienti, il che ha portato allo sviluppo e al dispiegamento della robotica e dell’intelligenza artificiale.

Questi progressi tecnologici ci hanno fornito modi migliori e più sicuri per esplorare l’immenso universo. Di conseguenza, i robot sono ormai diventati una parte vitale delle missioni spaziali. Queste macchine stanno rapidamente diventando i principali esploratori in ambienti semplicemente troppo pericolosi per gli esseri umani.

A differenza di noi fragili esseri umani, questi sistemi robotici possono sopportare facilmente le condizioni estreme dello spazio. Ancora più importante, possono operare continuamente senza stancarsi o annoiarsi.

Ecco perché la NASA sta facendo ampio uso dei robot. Ad esempio, sta utilizzando i robot a volo libero di Astrobee, chiamati Bumble, Honey e Queen, per assistere i membri dell’equipaggio sulla Stazione Spaziale Internazionale (ISS). Questi robot a forma di cubo aiutano gli astronauti con compiti di routine, come il monitoraggio delle forniture, il funzionamento dei sistemi e la documentazione di video, mentre gli astronauti si concentrano su compiti più cruciali.

Ma non è tutto. Quando integrati con l’IA, queste macchine possono anche elaborare enormi quantità di dati in tempo reale e prendere decisioni autonomamente, rendendole ancora più potenti.

Le innovazioni continue nel settore mirano a portare queste capacità ancora più avanti. Recentemente, l’azienda cinese di robotica Engine AI ha condiviso i suoi ambiziosi piani per inviare il primo robot astronauta umanoide nello spazio.

PM01 è il robot umanoide che sarà inviato nello spazio. Questa piattaforma intelligente, leggera e open-source combina movimenti simili a quelli umani con un’intelligenza robotica avanzata. Possiede una struttura bionica che imita il movimento umano e un display centrale altamente interattivo, oltre a una risposta al movimento ultra-rapida, sensori ambientali ad alta precisione e capacità di decisione autonoma. Per gestire la percezione complessa, il controllo del movimento e i carichi di lavoro in tempo reale, la sua architettura a doppio chip combina un modulo NVIDIA Jetson Orin con una CPU Intel N97 per fornire calcolo ad alte prestazioni.

Quindi, man mano che i robot diventano più resilienti, adattabili e autonomi, saranno in grado di assumere compiti ad alto rischio come la manutenzione esterna delle stazioni spaziali e compiti di monitoraggio a lungo termine che espongono gli astronauti a pericoli significativi.

Il futuro dell’esplorazione spaziale è chiaramente orientato verso una maggiore automazione. Invece di mettere gli astronauti in situazioni di pericolo, le missioni semplicemente li sostituiranno con reti di robot intelligenti che possono collaborare su vaste distanze.

Ora, diamo un’occhiata a come questa trasformazione si sta realizzando nella pratica attraverso due sviluppi chiave: robotica autonoma per esplorare i tubi di lava sotterranei sulla Luna e su Marte, e percorsi generati dall’IA per rover che viaggiano in sicurezza sul terreno marziano.

Mappare & Navigare i Tubi di Lava Extraterrestri con i Robot

Sono quasi due decenni da quando sono state scoperte per la prima volta delle cavità sulla Luna e più di mezzo secolo dalla rilezione di enormi tubi di lava su Marte. Queste caverne gigantesche sono abbastanza grandi da ospitare intere città.

Creati dall’attività vulcanica, questi tubi di lava si trovano anche sulla Terra, inclusi Islanda, Hawaii, Sicilia, Australia e le Isole Galapagos.

Mentre questi tubi su Marte e sulla Luna mostrano potenziale come future basi umane, poiché sono più sicuri delle loro superfici offrendo protezione da raggi cosmici, radiazioni solari e frequenti impatti meteoritici, non sono facilmente accessibili. L’interno di questi tunnel di lava è estremamente affilato e il terreno è irregolare, richiedendo studi dettagliati. Tuttavia, raccogliere più informazioni su queste strutture sotterranee è difficile.

Le aperture, che sono sezioni crollate dei soffitti dei tubi, e i lunghi canali tortuosi individuati nelle immagini orbitali suggeriscono grandi vuoti sotterranei; tuttavia, le immagini non possono rivelare quali tubi siano adatti per habitat.

Per affrontare le sfide dei paesaggi rocciosi, dei punti di ingresso limitati e delle condizioni pericolose, i ricercatori del Laboratorio di Robotica Spaziale dell’Università di Malaga (UMA) hanno presentato un nuovo concetto di missione che utilizza un trio di robot intelligenti per esplorare autonomamente questi ambienti sotterranei.

I robot sono attualmente in fase di test nelle caverne vulcaniche di Lanzarote, Spagna, con l’obiettivo di utilizzarli per future missioni sulla Luna.

Pubblicato sulla rivista scientifica Science Robotics¹, il concetto si basa su tre diversi tipi di robot, ovvero SherpaTT, LUVMI-X e il rover Coyote III, che lavorano insieme autonomamente per esplorare gli spazi sotterranei ostili di Marte e della Luna.

La missione proposta dal team prevede quattro fasi. Inizia con i robot che mappano gli ingressi delle caverne e generano un modello di elevazione dettagliato. Poi, un cubo di carico sensorizzato viene rilasciato nella caverna per raccogliere misurazioni iniziali. Un rover scout viene quindi abbassato attraverso l’ingresso per avviare la fase finale, che prevede l’attraversamento di terreni difficili, la raccolta di dati e la creazione di mappe 3D dettagliate dell’interno.

Il test sul campo reale sull’isola vulcanica di Lanzarote, condotto all’inizio del 2023, ha dimostrato che l’approccio del team funziona come previsto. Il German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) ha guidato la prova, con contributi dell’università spagnola UMA e dell’azienda GMV.

Il focus del Laboratorio di Robotica Spaziale dell’UMA è lo sviluppo di nuove tecnologie e metodi per aumentare l’autonomia nella robotica spaziale, coprendo sia missioni orbitali che planetarie. Il laboratorio ha collaborato strettamente con l’Agenzia Spaziale Europea per sviluppare algoritmi che aiutino i rover a pianificare percorsi e operare in modo più indipendente.

Il test ha confermato che l’approccio di missione a quattro fasi è tecnicamente fattibile, evidenziando il potenziale dei sistemi robotici collaborativi per future esplorazioni planetarie.

Sistemi di Navigazione Guidati dall’IA per Rover Planetari

In un altro importante sviluppo, il rover Perseverance della NASA, un robot-scienziato delle dimensioni di un’auto che ha cercato segni di vita microbica antica e raccolto campioni per un futuro ritorno sulla Terra, ha completato la prima guida pianificata dall’IA sul “Pianeta Rosso”.

Quindi, invece di utilizzare percorsi pianificati da operatori umani, l’esploratore marziano ha fatto storia utilizzando quelli organizzati dall’IA.

Per creare i percorsi, un’IA abilitata alla visione ha prima analizzato le immagini e i dati del terreno usati dai pianificatori umani dei rover per identificare pericoli come rocce e increspature di sabbia, per poi pianificare un percorso sicuro sulla superficie marziana.

Ma prima di utilizzare effettivamente i percorsi generati dall’IA, le rotte sono state prima testate nella replica virtuale del rover a sei ruote, dove Perseverance le ha seguite con successo, viaggiando autonomamente per centinaia di piedi.

Guidato dal Jet Propulsion Laboratory della NASA, che sovrintende alle operazioni quotidiane del rover, Perseverance ha ora completato le prime guide su un altro pianeta, con waypoint pianificati dall’IA generativa.

“Questa dimostrazione mostra quanto le nostre capacità siano progredite e amplia il modo in cui esploreremo altri mondi,” ha dichiarato l’Amministratore della NASA Jared Isaacman. “Tecnologie autonome come questa possono aiutare le missioni a operare più efficientemente, rispondere a terreni difficili e aumentare il ritorno scientifico man mano che la distanza dalla Terra cresce. È un forte esempio di team che applicano nuove tecnologie con cura e responsabilità in operazioni reali.”

Per la dimostrazione della pietra miliare all’inizio di dicembre dello scorso anno, gli ingegneri hanno utilizzato modelli visione-linguaggio per analizzare i dati esistenti dal dataset della missione di superficie di JPL. Analizzando le stesse informazioni e immagini che i pianificatori umani usano, il sistema ha identificato posizioni di waypoint per Perseverance per viaggiare in sicurezza attraverso terreni marziani difficili.

Il risultato è stato uno sforzo coordinato tra il Rover Operations Center (ROC) di JPL e i modelli Claude AI di Anthropic.

“Immaginate sistemi intelligenti non solo sulla Terra, ma anche in applicazioni edge nei nostri rover, elicotteri, droni e altri elementi di superficie addestrati con la saggezza collettiva dei nostri ingegneri, scienziati e astronauti della NASA,” ha detto Matt Wallace, manager dell’Exploration Systems Office di JPL. “Questa è la tecnologia rivoluzionaria di cui abbiamo bisogno per stabilire l’infrastruttura e i sistemi richiesti per una presenza umana permanente sulla Luna e portare gli Stati Uniti su Marte e oltre.”

Con Marte a 140 milioni di miglia dalla Terra, i ritardi di comunicazione rendono impossibile controllare il rover in tempo reale.

Per molto tempo, la navigazione dei rover si è affidata a esseri umani che studiano diligentemente i dati del terreno e poi pianificano i percorsi in anticipo. Questi percorsi sono composti da waypoint distanziati approssimativamente ogni 100 metri per ridurre il rischio che il rover incontri pericoli. Una volta completati, i piani vengono inviati attraverso l’infrastruttura di telecomunicazioni della Deep Space Network (DSN) della NASA, e il rover esegue le istruzioni.

Ma durante le guide di Perseverance nei giorni marziani 1.707 e 1.709, questa responsabilità è stata delegata all’IA generativa. Il sistema ha analizzato immagini orbitali ad alta risoluzione acquisite dalla camera HiRISE sul lato nadir dell’astronave MRO, insieme ai dati di pendenza del terreno provenienti da modelli digitali di elevazione.

Le informazioni hanno aiutato l’IA a identificare campi di massi, roccia madre, increspature di sabbia, affioramenti e altre importanti caratteristiche superficiali. Poi, l’IA ha sviluppato un percorso di guida continuo con tutti i waypoint necessari. Secondo Vandi Verma, robotica spaziale presso JPL e membro del team di ingegneria di Perseverance:

“Gli elementi fondamentali dell’IA generativa stanno mostrando grandi promesse nel semplificare i pilastri della navigazione autonoma per la guida fuori pianeta: percezione (vedere le rocce e le increspature), localizzazione (sapere dove siamo) e pianificazione e controllo (decidere ed eseguire il percorso più sicuro).”

Queste istruzioni sono state eseguite attraverso il gemello digitale di JPL (la replica virtuale del rover), che ha verificato oltre 500.000 variabili di telemetria per garantire che il piano funzionasse in sicurezza con il software di volo di Perseverance.

Utilizzando questo piano generato dall’IA, la Perseverance della NASA ha percorso 210 metri l’8 dicembre e 246 metri il 10 dicembre.

“Stiamo avvicinandoci a un giorno in cui l’IA generativa e altri strumenti intelligenti aiuteranno i nostri rover di superficie a gestire percorsi su scala chilometrica riducendo al minimo il carico di lavoro degli operatori, e segnaleranno caratteristiche superficiali interessanti per il nostro team scientifico setacciando enormi volumi di immagini dei rover.”

– Verma

Robotica e IA nell’Esplorazione Spaziale

Investire nell’Esplorazione Spaziale Autonoma

Nel mondo dell’esplorazione spaziale autonoma, Intuitive Machines, Inc. (LUNR ) si distingue come una delle poche società quotate che costruiscono effettivamente sistemi autonomi operanti su un altro corpo celeste.

Oltre a sviluppare veicoli autonomi per lo spazio che operano con minima intervento umano, Intuitive Machines ha una forte integrazione con la NASA, soprattutto con il programma Artemis. È in realtà la prima azienda privata ad aver effettuato un atterraggio morbido di una navicella, chiamata Odysseus, sulla Luna.

L’azienda di tecnologia spaziale, infrastrutture e servizi fornisce prodotti e servizi spaziali per consentire un’esplorazione robotica e umana sostenuta della Luna, di Marte e oltre.

I servizi offerti da Intuitive Machines includono trasmissione dati, consegna e infrastruttura come servizio.

Attraverso le sue quattro unità di business, Orbital Services, Lunar Access Services, Lunar Data Services e Space Products and Infrastructure, l’azienda mira a consentire l’accesso alla Luna per far progredire l’umanità.

Intuitive Machines è un’azienda relativamente giovane, fondata nel 2013, ma ha già completato quattro missioni lunari della NASA.

Ciò è stato grazie al CEO e Presidente Steve Altemus, che ha lavorato per la NASA nella divisione di volo spaziale umano. Dopo aver lasciato la NASA, ha co-fondato Intuitive Machines, che è stata premiata come una delle 100 Aziende più Influentiali di TIME del 2024. In un’intervista a TIME, Altemus ha rivelato che “circa il 75%‑80% del nostro business è con il governo degli Stati Uniti”.

Con una capitalizzazione di mercato di 3,6 miliardi di dollari, le azioni LUNR sono attualmente scambiate a 17,50 $, in rialzo del 9 % YTD e del 123,64 % nell’ultimo anno. Ha un EPS (TTM) di -2,11 e un P/E (TTM) di -8,40.

Sebbene i risultati del Q4 2025 saranno annunciati più tardi questo mese, i risultati del 3Q25 dell’azienda mostrano una perdita netta di 10 milioni di dollari. Il suo EBITDA rettificato è stato negativo di 13,2 milioni di dollari, indicando sfide finanziarie continue, sebbene sia stato un miglioramento di 12,2 milioni rispetto al trimestre precedente.

L’azienda aveva un backlog di 235,9 milioni di dollari alla fine del Q3 2025 e una liquidità di 622 milioni di dollari.

È notevole che l’azienda abbia acquisito Lanteris Space Systems per 800 milioni di dollari, che includono 450 milioni di dollari in contanti e 350 milioni di dollari in azioni comuni LUNR Classe A. Negli ultimi 65 anni, Lanteris ha consegnato più di 300 veicoli spaziali e mantiene una disponibilità in orbita del 99,99 %.

L’acquisizione dovrebbe portare i ricavi di Intuitive Machines a oltre 850 milioni di dollari e il backlog a 920 milioni di dollari. Il passo è anche previsto per potenziare le capacità dell’azienda in comunicazioni, navigazione e servizi di rete dati spaziali per i mercati civili, commerciali e della difesa.

Con l’acquisizione, “Intuitive Machines è posizionata per diventare il prossimo fornitore principale nello spazio di nuova generazione”, ha dichiarato il CEO Altemus durante la conference call dei risultati 3Q25 a novembre 2025.

La transazione, ha osservato, rappresenta un percorso futuro nell’evoluzione dell’azienda da una comprovata società di infrastrutture spaziali a un fornitore principale spaziale verticalmente integrato di scelta, al servizio di clienti della sicurezza nazionale, civili e commerciali su terra, orbita terrestre e oltre.

“Questa acquisizione segna un momento decisivo nell’evoluzione di Intuitive Machines,” ha detto Altemus. “In precedenza abbiamo dimostrato la nostra capacità di operare sulla Luna. Con Lanteris, aggiungiamo una produzione certificata in volo su larga scala. Insieme, questi punti di forza trasformano Intuitive Machines in un fornitore di soluzioni end-to-end multi-dominio che può costruire veicoli spaziali, connettere reti di comunicazione e navigazione resilienti, e operare sistemi attraverso LEO, MEO, GEO e lo spazio cislunare.”

L’acquisizione è stata completata all’inizio di quest’anno, rafforzando la capacità dell’azienda di servire non solo le iniziative Artemis e Lunar Terrain Vehicle della NASA, ma anche le future missioni di telecomunicazioni su Marte e le architetture stratificate del Golden Dome e della Space Development Agency.

Oltre a finalizzare l’acquisizione di Lanteris, l’azienda ha anche annunciato un investimento strategico di capitale di 175 milioni di dollari per supportare l’espansione dei ricavi e avanzare le reti di comunicazione e di elaborazione dati. Sta inoltre pianificando di investire nella creazione di un sistema solare indipendente da Internet.

Inoltre, sta coinvolgendo partner strategici per allineare i data center basati nello spazio con la crescente domanda aziendale. Allo stesso tempo, prevede di ricevere il prossimo premio Commercial Lunar Payload Services e i servizi Lunar Terrain Vehicle della NASA.

La sua controllata al 100 %, Lanteris Space Systems, è stata selezionata da L3Harris Technologies questo mese per progettare e costruire 18 avanzate piattaforme di veicoli spaziali per aiutare la missione della Space Development Agency (SDA) di fornire tracciamento in tempo reale di minacce missilistiche avanzate, inclusi sistemi ipersonici e balistici.

Ultime Notizie e Sviluppi sul Titolo Intuitive Machines, Inc. (LUNR)

Conclusione

L’esplorazione spaziale sta attraversando una trasformazione profonda. Un tempo dipendente quasi interamente dall’intelligenza, dalla resistenza e dal rischio umano, ora è rimodellata da tecnologie autonome capaci di esplorare più lontano, più in profondità e più in sicurezza che mai.

Dai sistemi robotici che indagano i tubi di lava nascosti ai rover guidati dall’IA che navigano pianeti distanti, questi progressi stanno ampliando sia la portata sia l’efficienza dell’esplorazione.

Man mano che l’innovazione nel settore continua, anche il ruolo umano evolverà. Invece di essere esploratori diretti, saremo progettisti, supervisori e beneficiari di sistemi intelligenti che operano attraverso il sistema solare. Ancora più importante, il passaggio dagli esploratori umani alla robotica e all’IA riduce i rischi mentre accelera la scoperta e consente una presenza sostenuta sulla Luna, su Marte e oltre.

Riferimenti

^{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). Esplorazione robotica cooperativa di una superficie di skylight planetaria e di una caverna di lava. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}