Space 2.0: De opkomst van autonome robots en AI

De behoefte van de mens om de wereld buiten de sterren beter te begrijpen heeft geleid tot baanbrekende prestaties. Deze fascinatie voor de ruimte hielp ons mijlpalen te bereiken, zoals de Apollo‑11 maanlanding, die de eerste stappen van de mensheid buiten de aarde markeerde. Met deze grote stap betraden we het tijdperk van ambitieuze en nieuwsgierigheidsgedreven ruimteverkenning.

Het pad naar hemelse verkenning en begrip was echter niet eenvoudig. Het bracht ernstige risico’s met zich mee voor mensen door blootstelling aan ruimtegevaren, waaronder hoge stralingsniveaus, extreme temperatuurschommelingen, vacuümomstandigheden, mechanische storingen en de inherente onzekerheid van onbekende omgevingen. Er was een duidelijke behoefte aan veiligere en efficiëntere systemen, wat leidde tot de ontwikkeling en inzet van robotica en kunstmatige intelligentie.

Deze technologische vooruitgangen boden ons betere en veiligere manieren om het uitgestrekte universum te verkennen. Als gevolg daarvan zijn robots nu een essentieel onderdeel van ruimtemissies geworden. Deze machines worden snel de primaire verkenners in omgevingen die simpelweg te gevaarlijk zijn voor mensen.

In tegenstelling tot ons kwetsbare mensen kunnen deze robotische systemen de extreme omstandigheden van de ruimte moeiteloos doorstaan. Belangrijker nog, ze kunnen continu opereren zonder moe of verveeld te raken.

En daarom maakt NASA uitgebreid gebruik van robots. Zo gebruikt het de vrijvliegende robots van Astrobee, genaamd Bumble, Honey en Queen, om bemanningsleden op het International Space Station (ISS) te assisteren. Deze kubusvormige robots helpen astronauten met routinetaken, zoals het bijhouden van voorraden, het bedienen van systemen en het documenteren van video’s, terwijl de astronauten zich op belangrijkere taken kunnen richten.

Maar dat is nog niet alles. Wanneer ze worden geïntegreerd met AI, kunnen deze machines ook enorme hoeveelheden data in realtime verwerken en autonoom beslissingen nemen, waardoor ze nog krachtiger worden.

Doorlopende innovaties in de sector streven ernaar deze mogelijkheden nog verder te brengen. Recentelijk deelde het Chinese robotica‑bedrijf Engine AI zijn ambitieuze plannen om de eerste humanoïde robot‑astronaut ter wereld de ruimte in te sturen.

PM01 is de humanoïde robot die de ruimte in zal worden gestuurd. Dit lichtgewicht, open‑source intelligente humanoïde platform combineert mensachtige beweging met geavanceerde robotintelligentie. Het heeft een bionische structuur die menselijke beweging nabootst en een zeer interactief kern‑display, naast een ultrasnelle bewegingsrespons, hoog‑precisie omgevingssensoren en autonome besluitvormingsmogelijkheden. Om complexe perceptie, bewegingscontrole en realtime werklasten te beheren, combineert de dual‑chip architectuur een NVIDIA Jetson Orin‑module met een Intel N97‑CPU om high‑performance computing te leveren.

Dus, naarmate robots veerkrachtiger, aanpasbaarder en autonomer worden, zullen ze in staat zijn om hoog‑risicotaken op zich te nemen, zoals extern onderhoud van ruimtestations en langdurige bewakingstaken die astronauten aan aanzienlijk gevaar blootstellen.

De toekomst van ruimteverkenning gaat duidelijk richting meer automatisering. In plaats van astronauten in gevaar te brengen, zullen missies hen simpelweg vervangen door netwerken van intelligente robots die samen kunnen werken over enorme afstanden.

Laten we nu bekijken hoe deze transformatie in de praktijk plaatsvindt via twee belangrijke ontwikkelingen: autonome robotica om ondergrondse lavatunnels op de maan en Mars te verkennen, en door AI gegenereerde routes voor rovers om veilig over het Marse terrein te reizen.

Kaarten & Navigeren van buitenaardse lavatunnels met robots

Het is bijna twee decennia geleden sinds putten voor het eerst op de maan werden ontdekt en meer dan een halve eeuw sinds de detectie van enorme lavatunnels op Mars. Deze gigantische grotten zijn groot genoeg om steden te huisvesten.

Deze lavatunnels, ontstaan door vulkanische activiteit, komen ook op aarde voor, onder andere in IJsland, Hawaï, Sicilië, Australië en de Galapagoseilanden.

Hoewel deze tunnels op Mars en de maan potentieel hebben als toekomstige menselijke bases, omdat ze veiliger zijn dan hun oppervlakken door bescherming te bieden tegen kosmische straling, zonnestraling en frequente meteorietinslagen, zijn ze niet gemakkelijk toegankelijk. Het interieur van deze lavatunnels is extreem scherp en het terrein is ongelijk, wat gedetailleerde studies vereist. Het verzamelen van meer informatie over deze ondergrondse structuren is echter een uitdaging.

De skylights, die ingestorte delen van de buisplafonds zijn, en de lange, kronkelende kanalen die in orbitale beelden worden gezien, suggereren grote ondergrondse holtes; echter kunnen beelden niet onthullen welke tunnels geschikt zijn voor habitats.

Om de uitdagingen van rotsachtige landschappen, beperkte ingangen en gevaarlijke omstandigheden aan te pakken, hebben onderzoekers van het Space Robotics Laboratory van de Universiteit van Malaga (UMA) een nieuw missiekoncept onthuld dat een trio slimme robots gebruikt om deze ondergrondse omgevingen autonoom te verkennen.

De robots worden momenteel getest in de vulkanische grotten van Lanzarote, Spanje, en het team streeft ernaar ze te gebruiken voor toekomstige missies naar de maan.

Gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Science Robotics¹, is het concept gebaseerd op drie verschillende soorten robots, namelijk SherpaTT, LUVMI‑X en Coyote III rover, die autonoom samenwerken om de ruige ondergrondse ruimtes van Mars en de maan te verkennen.

De voorgestelde missie van het team bestaat uit vier fasen. Het begint met robots die de ingangen van de grot in kaart brengen en een gedetailleerd hoogte‑model genereren. Vervolgens wordt een gesensoriseerde payload‑kubus in de grot geplaatst om eerste metingen te verzamelen. Een verkenningsrover wordt daarna door de ingang neergelaten om de laatste fase te starten, die bestaat uit het doorkruisen van ruig terrein, het verzamelen van data en het maken van gedetailleerde 3D‑kaarten van het interieur.

De praktijk‑fieldtest op het vulkanische eiland Lanzarote, uitgevoerd begin 2023, toonde aan dat de aanpak van het team werkt zoals gepland. Het Duitse Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) leidde de proef, met bijdragen van de Spaanse universiteit UMA en het bedrijf GMV.

De focus van het Space Robotics Laboratory van de UMA ligt op het ontwikkelen van nieuwe technologieën en methoden om de autonomie in ruimte‑robotica te vergroten, zowel voor orbitale als planetaire missies. Het laboratorium werkt nauw samen met het European Space Agency om algoritmen te ontwikkelen die rovers helpen routes te plannen en zelfstandiger te opereren.

De proef bevestigde dat de vier‑fasen missie‑aanpak technisch haalbaar is, en benadrukte het potentieel van collaboratieve robotsystemen voor toekomstige planetaire verkenning.

AI‑gedreven Navigatiesystemen voor Planetaire Rovers

In een andere belangrijke ontwikkeling heeft de Perseverance‑rover van NASA, een auto‑grote robotwetenschapper die op zoek is naar tekenen van oud microbieel leven en monsters verzamelt voor toekomstige terugkeer naar de aarde, de eerste door AI geplande rit op de “Rode Planeet” voltooid.

Dus, in plaats van routes die door menselijke operators zijn gepland, schreef de Mars‑verkenner geschiedenis door die door de AI te laten organiseren.

Om routes te creëren analyseerde een vision‑enabled AI eerst beelden en terrein‑data die door menselijke rover‑planners worden gebruikt om gevaren zoals rotsen en zandrimpels te identificeren, en plantte vervolgens een veilig pad over het Marse oppervlak.

Maar voordat de AI‑gegenereerde routes daadwerkelijk werden gebruikt, werden de routes eerst getest in de virtuele replica van de zes‑wielige rover, waar Perseverance ze succesvol volgde en autonoom honderden meters aflegde.

Onder leiding van NASA’s Jet Propulsion Laboratory, dat de dagelijkse operaties van de rover superviseert, heeft Perseverance nu de eerste ritten op een andere planeet voltooid, met waypoints gepland door generatieve AI.

“Deze demonstratie laat zien hoe ver onze mogelijkheden zijn gevorderd en breidt uit hoe we andere werelden zullen verkennen,” zei NASA‑administrator Jared Isaacman. “Autonome technologieën zoals deze kunnen missies helpen efficiënter te opereren, te reageren op uitdagend terrein, en de wetenschappelijke opbrengst te verhogen naarmate de afstand tot de aarde toeneemt. Het is een sterk voorbeeld van teams die nieuwe technologie zorgvuldig en verantwoordelijk toepassen in echte operaties.”

Voor de mijlpaal‑demonstratie begin december vorig jaar gebruikten ingenieurs vision‑language modellen om bestaande data uit JPL’s oppervlakte‑missiedataset te analyseren. Door dezelfde informatie en beelden te analyseren die menselijke planners gebruiken, identificeerde het systeem waypoint‑locaties zodat Perseverance veilig over moeilijk Marse terrein kon reizen.

De prestatie was een gecoördineerde inspanning tussen JPL’s Rover Operations Center (ROC) en de Claude AI‑modellen van Anthropic.

“Stel je intelligente systemen voor, niet alleen op aarde, maar ook in edge‑toepassingen in onze rovers, helikopters, drones en andere oppervlakte‑elementen, getraind met de collectieve wijsheid van onze NASA‑ingenieurs, wetenschappers en astronauten,” zei Matt Wallace, manager van JPL’s Exploration Systems Office. “Dat is de baanbrekende technologie die we nodig hebben om de infrastructuur en systemen op te zetten die vereist zijn voor een permanente menselijke aanwezigheid op de maan en om de VS naar Mars en daarbuiten te brengen.”

Aangezien Mars 140 miljoen mijl van de aarde verwijderd is, maken communicatietijdvertragingen het onmogelijk om de rover in realtime te besturen.

Gedurende lange tijd heeft rover‑navigatie vertrouwd op mensen die zorgvuldig terrein‑data bestuderen en vervolgens routes van tevoren plannen. Deze paden bestaan uit waypoints die ongeveer elke 100 meter zijn geplaatst om het risico te verkleinen dat de rover op gevaren stuit. Zodra ze voltooid zijn, worden de plannen via NASA’s Deep Space Network (DSN) telecommunicatie‑infrastructuur verzonden, waarna de rover de instructies uitvoert.

Maar tijdens de ritten van Perseverance op de 1.707e en 1.709e Marse dagen, werd deze verantwoordelijkheid gedelegeerd aan generatieve AI. Het systeem analyseerde hoog‑resolutie orbitale beelden verkregen door de HiRISE‑camera aan de nadir‑kant van het MRO‑ruimtevaartuig, samen met hellingsdata van het terrein uit digitale hoogtemodellen.

De informatie hielp de AI om rotsblokkenvelden, gesteente, zandrimpels, uitsteeksels en andere belangrijke oppervlaktekenmerken te identificeren. Vervolgens ontwikkelde de AI een continu rijpad met alle benodigde waypoints. Volgens Vandi Verma, een ruimte‑roboticus bij JPL en lid van het Perseverance‑engineeringteam:

“De fundamentele elementen van generatieve AI tonen veelbelovend potentieel in het stroomlijnen van de pijlers van autonome navigatie voor off‑planet rijden: perceptie (het zien van rotsen en rimpels), lokalisatie (weten waar we zijn) en planning en controle (beslissen en uitvoeren van het veiligste pad).”

Deze instructies werden uitgevoerd via JPL’s digitale tweeling (de virtuele replica van de rover), die meer dan 500.000 telemetrische variabelen controleerde om te verzekeren dat het plan veilig zou werken met de vluchtsoftware van Perseverance.

Met dit door AI gegenereerde plan heeft NASA’s Perseverance op 8 december 210 meter afgelegd en op 10 december 246 meter.

“We bewegen ons naar een dag waarop generatieve AI en andere slimme tools onze oppervlakte‑rovers zullen helpen kilometer‑lange ritten te maken terwijl de werklast voor operators wordt geminimaliseerd, en interessante oppervlakte‑kenmerken voor ons wetenschappelijk team markeren door enorme hoeveelheden rover‑beelden te doorzoeken.”

– Verma

Robotica en AI in Ruimteverkenning

Investeren in autonome ruimteverkenning

In de wereld van autonome ruimteverkenning valt Intuitive Machines, Inc. (LUNR ) op als een van de weinige beursgenoteerde bedrijven die daadwerkelijk autonome systemen bouwen die op een ander hemellichaam opereren.

Naast het ontwikkelen van zelfrijdende voertuigen voor de ruimte die met minimale menselijke tussenkomst opereren, heeft Intuitive Machines een sterke integratie met NASA, met name binnen het Artemis‑programma. Het is feitelijk het eerste private bedrijf dat een ruimtevaartuig, genaamd Odysseus, zacht heeft geland op de maan.

Het ruimte‑technologie‑, infrastructuur‑ en dienstenbedrijf levert ruimteproducten en -diensten om duurzame robot‑ en menselijke verkenning van de maan, Mars en daarbuiten mogelijk te maken.

Diensten die Intuitive Machines aanbiedt omvatten datatransmissie, levering en infrastructuur‑as‑a‑service.

Via haar vier bedrijfsunits, Orbital Services, Lunar Access Services, Lunar Data Services en Space Products and Infrastructure, streeft het bedrijf ernaar toegang tot de maan mogelijk te maken om de mensheid vooruit te helpen.

Intuitive Machines is een relatief jong bedrijf, opgericht in 2013, maar heeft al vier NASA‑maanmissies voltooid.

Dat is te danken aan CEO en president Steve Altemus, die voor NASA werkte in de divisie voor bemande ruimtevluchten. Na zijn vertrek bij NASA richtte hij Intuitive Machines op, dat een van TIME’s 100 meest invloedrijke bedrijven van 2024 werd toegekend. In een interview met TIME onthulde Altemus dat “ongeveer 75 % tot 80 % van onze zaken met de Amerikaanse overheid zijn.”

Met een marktkapitalisatie van $3,6 miljard worden LUNR‑aandelen momenteel verhandeld tegen $17,50, een stijging van 9 % YTD en 123,64 % in het afgelopen jaar. Het heeft een EPS (TTM) van -2,11 en een P/E (TTM) van -8,40.

Hoewel de Q4‑2025 resultaten later deze maand worden aangekondigd, tonen de 3Q25‑resultaten van het bedrijf een nettoverlies van $10 miljoen. De aangepaste EBITDA was -$13,2 miljoen, wat voortdurende financiële uitdagingen aangeeft, hoewel dit een verbetering van $12,2 miljoen ten opzichte van het vorige kwartaal is.

Het bedrijf had aan het einde van Q3 2025 een achterstand van $235,9 miljoen en een kasbalans van $622 miljoen.

Opmerkelijk is dat het bedrijf Lanteris Space Systems heeft overgenomen voor $800 miljoen, bestaande uit $450 miljoen in contanten en $350 miljoen in LUNR Class A gewone aandelen. In de afgelopen 65 jaar heeft Lanteris meer dan 300 ruimtevaartuigen geleverd en behoudt het een beschikbaarheid van 99,99 % in de baan.

De overname wordt geprojecteerd om de omzet van Intuitive Machines te verhogen tot meer dan $850 miljoen en de achterstand tot $920 miljoen. De stap wordt ook verwacht de capaciteiten van het bedrijf op het gebied van communicatie, navigatie en ruimte‑datanetwerkdiensten voor civiele, commerciële en defensiemarkten te versterken.

Met de overname, “Intuitive Machines is gepositioneerd om de next‑generation space prime te worden,” zei CEO Altemus tijdens de 3Q25‑winstoproep in november 2025.

De transactie, merkte hij op, vertegenwoordigt een voortrekkersrol in de evolutie van het bedrijf van een bewezen ruimte‑infrastructuurbedrijf naar een verticaal geïntegreerde space‑prime provider van keuze, die nationale veiligheid, civiele en commerciële klanten bedient op grond, aardse baan en daarbuiten.

“Deze overname markeert een bepalend moment in de evolutie van Intuitive Machines,” zei Altemus. “We hebben eerder ons vermogen bewezen om op de maan te opereren. Met Lanteris voegen we grootschalige, vlucht‑bewezen productie toe. Samen transformeren deze sterktes Intuitive Machines tot een multi‑domain, end‑to‑end oplossingen‑provider die ruimtevaartuigen kan bouwen, veerkrachtige communicatie‑ en navigatienetwerken kan verbinden, en systemen kan exploiteren in LEO, MEO, GEO en cislunair ruimte.”

De overname werd eerder dit jaar voltooid, waardoor het vermogen van het bedrijf om niet alleen NASA’s Artemis‑ en Lunar Terrain Vehicle‑initiatieven te ondersteunen, maar ook toekomstige Mars‑telecommunatiemissies en de Golden Dome‑ en Space Development Agency‑gelaagde architecturen, wordt versterkt.

Naast het afronden van de Lanteris‑overname kondigde het bedrijf ook een strategische aandeleninvestering van $175 miljoen aan om de omzetuitbreiding te ondersteunen en communicatie‑ en dataverwerkingsnetwerken te bevorderen. Het plant ook te investeren in de oprichting van een internet‑onafhankelijk zonnestelsel.

Daarnaast werkt het samen met strategische partners om ruimte‑gebaseerde datacenters af te stemmen op de opkomende vraag van bedrijven. Tegelijkertijd verwacht het de volgende Commercial Lunar Payload Services‑prijs en NASA’s Lunar Terrain Vehicle Services te ontvangen.

Zijn volledig in eigendom zijnde dochteronderneming, Lanteris Space Systems, werd deze maand door L3Harris Technologies geselecteerd om 18 geavanceerde ruimtevaartuigplatforms te ontwerpen en te bouwen ter ondersteuning van de missie van de Space Development Agency (SDA) om realtime tracking van geavanceerde raketdreigingen te leveren, inclusief hypersonische en ballistische systemen.

Laatste nieuws en ontwikkelingen over Intuitive Machines, Inc. (LUNR) aandelen

Conclusie

Ruimteverkenning ondergaat een ingrijpende transformatie. Voorheen bijna volledig afhankelijk van menselijke intelligentie, uithoudingsvermogen en risico, wordt het nu hervormd door autonome technologieën die in staat zijn om verder, dieper en veiliger dan ooit tevoren te verkennen.

Van robotsystemen die verborgen lavatunnels onderzoeken tot AI‑gestuurde rovers die verre planeten doorkruisen, deze vooruitgangen breiden zowel de reikwijdte als de efficiëntie van verkenning uit.

Naarmate innovatie in de sector voortduurt, zal de rol van de mens ook evolueren. In plaats van directe verkenners te zijn, zullen we ontwerpers, toezichthouders en begunstigden worden van intelligente systemen die door het zonnestelsel opereren. Belangrijker nog, de verschuiving van menselijke verkenners naar robotica en AI minimaliseert risico’s terwijl het de ontdekking versnelt en een duurzame aanwezigheid op de maan, Mars en daarbuiten mogelijk maakt.

Referenties

^{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). Coöperatieve robotische verkenning van een planetaire skylight‑oppervlak en lavacave. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}