Ruimtevaart 2.0: De opkomst van autonome robots en AI

De menselijke behoefte om de wereld buiten de sterren beter te begrijpen, heeft geleid tot baanbrekende prestaties. Deze fascinatie voor de ruimte heeft ons geholpen mijlpalen te bereiken zoals de maanlanding van Apollo 11, waarmee de mensheid haar eerste stappen buiten de aarde zette. Met deze grote stap betraden we het tijdperk van ambitieuze en door nieuwsgierigheid gedreven ruimteverkenning.

De weg naar het verkennen en begrijpen van de ruimte was echter niet gemakkelijk. Sterker nog, het bracht ernstige risico's met zich mee voor de mens vanwege blootstelling aan gevaren in de ruimte, 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 vooruitgang heeft ons betere en veiligere manieren geboden om het uitgestrekte universum te verkennen. Daardoor zijn robots nu een essentieel onderdeel van ruimtemissies geworden. Deze machines worden in rap tempo de belangrijkste verkenners in omgevingen die simpelweg te gevaarlijk zijn voor mensen.

In tegenstelling tot ons kwetsbare mensen, kunnen deze robotsystemen de extreme omstandigheden van de ruimte gemakkelijk doorstaan. Belangrijker nog, ze kunnen continu functioneren zonder moe of verveeld te raken.

En dat is waarom NASA maakt veelvuldig gebruik van robots.Zo gebruikt het bedrijf bijvoorbeeld de vrijvliegende robots van Astrobee, genaamd Bumble, Honey en Queen, om bemanningsleden op het internationale ruimtestation ISS te ondersteunen. Deze kubusvormige robots helpen astronauten met routinetaken, zoals het bijhouden van voorraden, het bedienen van systemen en het vastleggen van video's, zodat de astronauten zich kunnen concentreren op belangrijkere taken.

Maar dat is nog niet alles. 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 zijn erop gericht deze mogelijkheden nog verder te ontwikkelen. Onlangs deelde het Chinese robotica-bedrijf Engine AI zijn ambitieuze plannen om 's werelds eerste humanoïde robotastronaut de ruimte in te sturen.

PM01 is de humanoïde robot die de ruimte in gestuurd zal worden. Dit lichtgewicht, open-source intelligente humanoïde platform combineert mensachtige bewegingen met geavanceerde robotintelligentie. Het heeft een bionische structuur die menselijke bewegingen nabootst en een zeer interactief display, naast ultrasnelle bewegingsrespons, uiterst nauwkeurige omgevingssensoren en autonome besluitvormingsmogelijkheden. Om complexe waarneming, bewegingsbesturing en realtime taken te beheren, combineert de dual-chip architectuur een NVIDIA Jetson Orin-module met een Intel N97 CPU voor krachtige computerprestaties.

Naarmate robots veerkrachtiger, aanpasbaarder en autonomer worden, zullen ze in staat zijn om risicovolle taken uit te voeren, zoals extern onderhoud van ruimtestations en langdurige monitoringstaken die astronauten aan aanzienlijk gevaar blootstellen.

De toekomst van ruimteverkenning evolueert duidelijk naar meer automatisering. In plaats van astronauten in gevaar te brengen, zullen missies hen vervangen door netwerken van intelligente robots die over grote afstanden kunnen samenwerken.

Laten we nu eens kijken hoe deze transformatie in de praktijk plaatsvindt aan de hand van twee belangrijke ontwikkelingen: autonome robotica voor het verkennen van ondergrondse lavatunnels op de Maan en Marsen door AI gegenereerde routes voor rovers om veilig over het Marsterrein te reizen.

Het in kaart brengen en verkennen van buitenaardse lavatunnels met robots

Het is bijna twintig jaar geleden dat de eerste kuilen op de maan werden ontdekt en meer dan een halve eeuw geleden dat enorme lavatunnels op Mars werden gevonden. Deze gigantische grotten zijn groot genoeg om complete steden te huisvesten.

Deze door vulkanische activiteit gevormde lavatunnels zijn ook op aarde te vinden, onder andere in IJsland, Hawaï, Sicilië, Australië en de Galapagoseilanden.

Hoewel deze buizen op Mars en de Maan potentie hebben als toekomstige menselijke bases, omdat ze veiliger zijn dan het oppervlak 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 oneffen, waardoor gedetailleerd onderzoek nodig is. Maar het verzamelen van meer informatie over deze ondergrondse structuren is een uitdaging.

De dakramen, die bestaan ​​uit ingestorte delen van buisplafonds, en de lange, kronkelende kanalen die op satellietbeelden te zien zijn, suggereren grote ondergrondse holtes; de beelden kunnen echter niet onthullen welke buizen geschikt zijn als leefomgeving.

Om de uitdagingen van rotsachtige landschappen, beperkte toegangspunten en gevaarlijke omstandigheden aan te pakken, hebben onderzoekers van het Space Robotics Laboratory van de Universiteit van Málaga (UMA) een nieuw missieconcept onthuld. Dit concept maakt gebruik van een drietal slimme robots om deze ondergrondse omgevingen autonoom te verkennen.

De robots worden momenteel getest in de vulkanische grotten van Lanzarote in Spanje, met als doel ze in de toekomst in te zetten voor missies naar de maan.

Gepubliceerd in de wetenschappelijk tijdschrift Science Robotics¹Het concept is gebaseerd op drie verschillende soorten robots, namelijk SherpaTT, LUVMI-X en de Coyote III-rover, die autonoom samenwerken om de barre ondergrondse ruimtes van Mars en de maan te verkennen.

De door het team voorgestelde missie bestaat uit vier fasen. Het begint met robots die de ingangen van grotten in kaart brengen en een gedetailleerd hoogteprofiel genereren. Vervolgens wordt een sensorblok in de grot geplaatst om de eerste metingen te verzamelen. Daarna wordt een verkenningsrobot door de ingang neergelaten om de laatste fase te starten, die bestaat uit het doorkruisen van ruig terrein, het verzamelen van gegevens en het maken van gedetailleerde 3D-kaarten van het interieur.

De praktijktest op het vulkanische eiland Lanzarote, die begin 2023 plaatsvond, toonde aan dat de aanpak van het team naar behoren werkt. Het Duitse onderzoekscentrum voor kunstmatige intelligentie (DFKI) leidde de proef, met bijdragen van de Spaanse universiteit UMA en het bedrijf GMV.

Het Space Robotics Laboratory van de UMA richt zich op de ontwikkeling van nieuwe technologieën en methoden om de autonomie van ruimterobots te vergroten, zowel voor missies in een baan rond de aarde als voor planetaire missies. Het laboratorium werkt nauw samen met de European Space Agency aan de ontwikkeling van algoritmes die rovers helpen bij het plannen van routes en het zelfstandiger opereren.

De proef bevestigde dat de vierfasenmissie technisch haalbaar is, waarmee het potentieel van samenwerkende robotsystemen voor toekomstige planetaire verkenning werd onderstreept.

AI-gestuurde navigatiesystemen voor planetaire rovers

Een andere belangrijke ontwikkeling is de Perseverance-rover van NASA, een robotwetenschapper ter grootte van een auto die op zoek is naar sporen van oud microbieel leven. het verzamelen van monsters voor toekomstige teruggave naar de aarde, De eerste door AI geplande rit is voltooid. op de "Rode Planeet".

In plaats van routes te volgen die door mensen waren uitgestippeld, schreef de Marsverkenner geschiedenis door gebruik te maken van routes die door de AI waren georganiseerd.

Om routes te creëren, analyseerde een AI met beeldherkenning eerst beelden en terreingegevens die door menselijke roverplanners werden gebruikt om gevaren zoals rotsen en zandribbels te identificeren, en plande vervolgens een veilig pad over het Marsoppervlak.

Maar voordat de door AI gegenereerde routes daadwerkelijk werden gebruikt, werden ze eerst getest in de virtuele replica van de zeswielige rover. Daar volgde Perseverance de routes met succes en legde autonoom honderden meters af.

Onder leiding van NASA's Jet Propulsion Laboratory, dat toezicht houdt op de dagelijkse werkzaamheden van de rover, heeft Perseverance nu de eerste ritten op een andere planeet voltooid, met tussenstops die zijn gepland door generatieve AI.

"Deze demonstratie laat zien hoe ver onze mogelijkheden zijn gevorderd en verbreedt de manier waarop we andere werelden zullen verkennen", aldus NASA-directeur Jared Isaacman. "Autonome technologieën zoals deze kunnen missies helpen efficiënter te werken, beter te reageren op uitdagend terrein en de wetenschappelijke opbrengst te verhogen naarmate de afstand tot de aarde groter wordt. Het is een sterk voorbeeld van teams die nieuwe technologie zorgvuldig en verantwoord toepassen in de praktijk."

Voor de baanbrekende demonstratie begin december vorig jaar gebruikten ingenieurs beeld-taalmodellen om bestaande gegevens uit de dataset van JPL's oppervlaktemissie te analyseren. Door dezelfde informatie en beelden te analyseren die menselijke planners gebruiken, identificeerde het systeem waypointlocaties voor Perseverance om veilig door het lastige Marsterrein te kunnen reizen.

Deze prestatie was het resultaat van een gecoördineerde inspanning tussen het Rover Operations Center (ROC) van JPL en de Claude AI-modellen van Anthropic.

"Stel je voor: intelligente systemen, niet alleen op de grond, maar ook in toepassingen aan de rand van onze voertuigen, zoals rovers, helikopters, drones en andere oppervlakte-elementen, getraind met de gezamenlijke kennis van onze NASA-ingenieurs, wetenschappers en astronauten", aldus Matt Wallace, manager van het Exploration Systems Office van JPL. "Dat is de baanbrekende technologie die we nodig hebben om de infrastructuur en systemen te creëren die nodig zijn voor een permanente menselijke aanwezigheid op de maan en om de VS naar Mars en verder te brengen."

Omdat Mars is 140 miljoen mijl verderop Door communicatievertragingen vanaf de aarde is het onmogelijk om de rover in realtime te besturen.

Lange tijd was de navigatie van rovers afhankelijk van mensen die nauwgezet terreingegevens bestudeerden en vervolgens routes vooraf planden. Deze routes bestonden uit waypoints met een tussenafstand van ongeveer 100 meter om het risico te verkleinen dat de rover obstakels tegenkwam. Zodra de plannen klaar waren, werden ze via NASA's Deep Space Network (DSN) telecommunicatie-infrastructuur verzonden, waarna de rover de instructies uitvoerde.

Maar tijdens de missies van Perseverance op de 1,707e en 1,709e Marsdag werd deze verantwoordelijkheid overgedragen aan generatieve AI. Het systeem analyseerde hogeresolutiebeelden van de baan om Mars die waren verkregen door de HiRISE-camera aan de nadirzijde van het MRO-ruimtevaartuig, samen met terreinhellingsgegevens van digitale hoogtemodellen.

De informatie hielp de AI bij het identificeren van rotsvelden, gesteente, zandribbels, rotsformaties en andere belangrijke oppervlaktekenmerken. Vervolgens ontwikkelde de AI een doorlopend rijpad met alle benodigde tussenpunten. Volgens Vandi Verma, ruimteroboticus bij JPL en lid van het Perseverance-engineeringteam:

"De fundamentele elementen van generatieve AI beloven veel voor het stroomlijnen van de pijlers van autonome navigatie voor het rijden buiten de aarde: waarneming (het zien van rotsen en rimpelingen), lokalisatie (weten waar we zijn) en planning en controle (het bepalen en uitvoeren van de veiligste route)."

Deze instructies werden door de digitale tweeling van JPL (de virtuele replica van de rover) gehaald, die meer dan 500,000 telemetrievariabelen controleerde om ervoor te zorgen dat het plan veilig zou werken met de vluchtsoftware van Perseverance.

Met behulp van dit door AI gegenereerde plan legde NASA's Perseverance op 8 december 210 meter af en op 10 december 246 meter.

"We bewegen ons naar een tijdperk waarin generatieve AI en andere slimme tools onze oppervlakte-rovers zullen helpen bij het afleggen van afstanden van kilometers, terwijl de werkdruk voor de operators wordt geminimaliseerd, en waarin ze interessante oppervlaktekenmerken voor ons wetenschapsteam kunnen signaleren door enorme hoeveelheden roverbeelden te analyseren."

– Verma

Robotica en AI in de ruimteverkenning

Investeren in autonome ruimteverkenning

In de wereld van autonome ruimteverkenning, Intuïtieve Machines, Inc. (LUNR ) Het bedrijf onderscheidt zich als een van de weinige beursgenoteerde bedrijven die daadwerkelijk autonome systemen bouwen die op een ander hemellichaam opereren.

Naast de ontwikkeling van zelfrijdende ruimtevaartuigen die met minimale menselijke tussenkomst werken, heeft Intuitive Machines een sterke band met NASA, met name met het Artemis-programma. Het is zelfs het eerste particuliere bedrijf dat een ruimtevaartuig, genaamd Odysseus, op de maan heeft laten landen.

Het bedrijf, dat zich bezighoudt met ruimtetechnologie, infrastructuur en diensten, levert ruimteproducten en -diensten die duurzame robotische en menselijke verkenning van de maan, Mars en verder mogelijk maken.

De diensten die Intuitive Machines aanbiedt, omvatten gegevensoverdracht, levering en infrastructuur als een service.

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

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

Dat is te danken aan CEO en president Steve Altemus, die voor NASA werkte bij de afdeling bemande ruimtevaart. Na zijn vertrek bij NASA was hij medeoprichter van Intuitive Machines, dat door TIME werd uitgeroepen tot een van de 100 meest invloedrijke bedrijven van 2024. In een interview met TIME onthulde Altemus dat "ongeveer 75% tot 80% van onze omzet afkomstig is van de Amerikaanse overheid."

Met een marktkapitalisatie van $3.6 miljard worden de aandelen van LUNR momenteel verhandeld voor $17.50, een stijging van 9% sinds begin dit jaar en 123.64% in het afgelopen jaar. Het bedrijf heeft een winst per aandeel (TTM) van -2.11 en een koers-winstverhouding (TTM) van -8.40.

Hoewel de resultaten voor het vierde kwartaal van 2025 later deze maand bekend worden gemaakt, laten de resultaten voor het derde kwartaal van 2025 een nettoverlies van 10 miljoen dollar zien. De gecorrigeerde EBITDA bedroeg -13.2 miljoen dollar, wat wijst op aanhoudende financiële problemen, hoewel dit een verbetering van 12.2 miljoen dollar ten opzichte van het voorgaande kwartaal betekende.

Het bedrijf had eind Q3 2025 een orderportefeuille van $235.9 miljoen en een kassaldo van $622 miljoen.

Het bedrijf heeft Lanteris Space Systems overgenomen voor 800 miljoen dollar, waarvan 450 miljoen dollar in contanten en 350 miljoen dollar in LUNR Klasse A gewone aandelen. Lanteris heeft de afgelopen 65 jaar meer dan 300 ruimtevaartuigen gelanceerd en handhaaft een beschikbaarheid van 99.99% in een baan om de aarde.

De overname zal naar verwachting de omzet van Intuitive Machines verhogen tot meer dan 850 miljoen dollar en de orderportefeuille tot 920 miljoen dollar. De stap zal naar verwachting ook de mogelijkheden van het bedrijf op het gebied van communicatie, navigatie en datanetwerken voor de ruimtevaartsector, bestemd voor civiele, commerciële en defensiemarkten, versterken.

Met deze overname is Intuitive Machines "in een positie om de volgende generatie toonaangevende ruimtevaartfabrikant te worden", aldus CEO Altemus tijdens de presentatie van de kwartaalcijfers voor het derde kwartaal van 2025 in november 2025.

De transactie, zo merkte hij op, vertegenwoordigt een stap voorwaarts in de evolutie van het bedrijf, van een bewezen ruimtevaartinfrastructuurbedrijf naar een verticaal geïntegreerde, toonaangevende ruimtevaartleverancier die nationale veiligheids-, civiele en commerciële klanten bedient op de grond, in een baan om de aarde en daarbuiten.

"Deze overname markeert een cruciaal moment in de evolutie van Intuitive Machines", aldus Altemus. "We hebben eerder al bewezen dat we op de maan kunnen opereren. Met Lanteris voegen we daar beproefde productiecapaciteiten op grote schaal aan toe. Samen transformeren deze sterke punten Intuitive Machines tot een veelzijdige, totaaloplossingsaanbieder die ruimtevaartuigen kan bouwen, robuuste communicatie- en navigatienetwerken kan verbinden en systemen kan beheren in de lage, middelhoge, geostationaire en cislunaire ruimte."

De overname werd eerder dit jaar afgerond, waardoor het bedrijf niet alleen beter in staat is om de Artemis- en Lunar Terrain Vehicle-initiatieven van NASA te ondersteunen, maar ook toekomstige telecommunicatiemissies naar Mars en de gelaagde architecturen van de Golden Dome en het Space Development Agency.

Naast de afronding van de overname van Lanteris kondigde het bedrijf ook een strategische aandeleninvestering van 175 miljoen dollar aan ter ondersteuning van omzetgroei en de ontwikkeling van communicatie- en dataverwerkingsnetwerken. Het is tevens van plan te investeren in de oprichting van een internetonafhankelijk zonne-energiesysteem.

Daarnaast werkt het bedrijf samen met strategische partners om datacenters in de ruimte af te stemmen op de groeiende vraag vanuit het bedrijfsleven. Tegelijkertijd verwacht het de volgende Commercial Lunar Payload Services-opdracht en NASA's Lunar Terrain Vehicle Services-programma te mogen ontvangen.

De volledig in eigen bezit zijnde dochteronderneming, Lanteris Space Systems, is deze maand door L3Harris Technologies geselecteerd om 18 geavanceerde ruimtevaartuigen te ontwerpen en te bouwen ter ondersteuning van de missie van het Space Development Agency (SDA) om geavanceerde raketdreigingen, waaronder hypersonische en ballistische systemen, in realtime te volgen.

Het laatste nieuws en de ontwikkelingen rondom het aandeel Intuitive Machines, Inc. (LUNR).

Conclusie

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

Van robotsystemen die verborgen lavatunnels onderzoeken tot door AI gestuurde rovers die verre planeten verkennen: deze ontwikkelingen vergroten zowel de reikwijdte als de efficiëntie van ruimteverkenning.

Naarmate de innovatie in de sector voortschrijdt, zal ook de rol van de mens veranderen. In plaats van directe ontdekkers te zijn, zullen we ontwerpers, toezichthouders en gebruikers worden van intelligente systemen die in het hele zonnestelsel actief zijn. Belangrijker nog, de verschuiving van menselijke ontdekkers naar robotica en AI minimaliseert risico's, versnelt ontdekkingen en maakt een duurzame aanwezigheid op de maan, Mars en daarbuiten mogelijk.

Referenties

^{1. Domínguez, R., Pérez-Del-Pulgar, C., Paz-Delgado, GJ, Polisano, F., Babel, J., Germa, T., Dragomir, I., Ciarletti, V., Berthet, A.-C., Danter, LC, & Kirchner, F. (2025). Coöperatieve robotverkenning van een planetair dakraamoppervlak en een lavagrot. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}