Rom 2.0: Fremveksten av autonome roboter og kunstig intelligens

Menneskers behov for å bedre forstå verden utenfor stjernene har ført til banebrytende prestasjoner. Denne fascinasjonen for verdensrommet hjalp oss med å nå milepæler som månelandingen med Apollo 11, som markerte menneskehetens første skritt utenfor jorden. Med dette store skrittet gikk vi inn i en æra med ambisiøs og nysgjerrighetsdrevet romutforskning.

Veien til utforskning og forståelse av himmellegemer var imidlertid ikke enkel. Faktisk utgjorde det alvorlige risikoer for mennesker på grunn av eksponering for farer i rommet, inkludert høye strålingsnivåer, ekstreme temperatursvingninger, vakuumforhold, mekaniske feil og den iboende usikkerheten i ukjente miljøer. Det var et klart behov for tryggere og mer effektive systemer, noe som førte til utvikling og utplassering av robotikk og kunstig intelligens.

Disse teknologiske fremskrittene ga oss bedre og sikrere måter å utforske det enorme universet på. Som et resultat har roboter nå blitt en viktig del av romferder. Disse maskinene er faktisk raskt i ferd med å bli de viktigste oppdagelsesreisende i miljøer som rett og slett er for farlige for mennesker.

I motsetning til oss skjøre mennesker, kan disse robotsystemene lett tåle de ekstreme forholdene i verdensrommet. Enda viktigere er det at de kan operere kontinuerlig uten å bli slitne eller kjede seg.

Og det er derfor NASA bruker roboter i stor gradFor eksempel bruker de Astrobees frittflygende roboter, kalt Bumble, Honey og Queen, for å hjelpe besetningsmedlemmer på den internasjonale romstasjonen (ISS). Disse kubeformede robotene hjelper astronautene med rutineoppgaver, som å spore forsyninger, operativsystemer og dokumentere videoer, mens astronautene fokuserer på mer viktige oppgaver.

Men det er ikke alt. Når disse maskinene integreres med AI, kan de også behandle enorme mengder data i sanntid og ta beslutninger autonomt, noe som gjør dem enda kraftigere.

Pågående innovasjoner i sektoren tar sikte på å ta disse mulighetene enda lenger. Nylig delte det kinesiske robotfirmaet Engine AI sine ambisiøse planer om å sende verdens første humanoide robotastronaut ut i rommet.

PM01 er den humanoide roboten som skal sendes ut i verdensrommet. Denne lette, intelligente humanoide plattformen med åpen kildekode kombinerer menneskelignende bevegelse med avansert robotintelligens. Den har en bionisk struktur som etterligner menneskelig bevegelse og en svært interaktiv kjerneskjerm, i tillegg til ultrarask bevegelsesrespons, høypresisjonsmiljøsensorer og autonome beslutningstaking. For å håndtere kompleks persepsjon, bevegelseskontroll og sanntidsarbeidsbelastninger, kombinerer den dobbeltbrikkede arkitekturen en NVIDIA Jetson Orin-modul med en Intel N97 CPU for å levere høyytelsesdatabehandling.

Så etter hvert som roboter blir mer robuste, tilpasningsdyktige og autonome, vil de kunne ta på seg høyrisikooppgaver som eksternt vedlikehold av romstasjoner og langsiktige overvåkingsoppgaver som utsetter astronauter for betydelig fare.

Fremtiden for romutforskning går tydeligvis mot større automatisering. I stedet for å sette astronautene i fare, vil oppdrag ganske enkelt erstatte dem med nettverk av intelligente roboter som kan samarbeide over store avstander.

La oss nå se på hvordan denne transformasjonen skjer i praksis gjennom to viktige utviklinger: autonom robotikk for å utforske underjordiske lavarør på månen og Mars, og AI-genererte ruter for rovere slik at de kan reise trygt over Mars-terreng.

Kartlegging og navigering av utenomjordiske lavarør med roboter

Det har gått nesten to tiår siden groper ble oppdaget på månen, og over et halvt århundre siden massive lavarør ble oppdaget på Mars. Disse gigantiske hulene er store nok til å huse byer.

Disse lavarørene, som ble skapt av vulkansk aktivitet, finnes også på jorden, inkludert Island, Hawaii, Sicilia, Australia og Galapagosøyene.

Selv om disse rørene på Mars og Månen viser potensial som fremtidige menneskelige baser, ettersom de er tryggere enn overflatene sine ved å tilby beskyttelse mot kosmisk stråling, solstråling og hyppige meteorittnedslag, er de ikke lett tilgjengelige. Det indre av disse lavatunnelene er ekstremt skarpt, og terrenget er ujevnt, noe som krever detaljerte studier. Men det er utfordrende å samle mer informasjon om disse underjordiske strukturene.

Takvinduene, som er kollapsede deler av rørhimlinger, og de lange, svingete kanalene som er observert i orbitale bilder, antyder store underjordiske hulrom; bildene kan imidlertid ikke avsløre hvilke rør som er egnet for habitater.

For å håndtere utfordringene med steinete landskap, begrensede inngangspunkter og farlige forhold, avduket forskere fra Space Robotics Laboratory ved Universitetet i Malaga (UMA) et nytt oppdragskonsept som bruker en trio av smarte roboter til å autonomt utforske disse underjordiske miljøene.

Robotene testes for tiden i de vulkanske grottene på Lanzarote i Spania, og teamet har som mål å bruke dem på fremtidige måneferder.

Publisert i vitenskapelig tidsskrift Science Robotics¹, er konseptet basert på tre forskjellige typer roboter, nemlig SherpaTT, LUVMI-X og Coyote III-roveren, som jobber sammen autonomt for å utforske de barske underjordiske områdene på Mars og Månen.

Teamets foreslåtte oppdrag har fire faser. Det starter med at roboter kartlegger huleinnganger og genererer en detaljert høydemodell. Deretter plasseres en sensorisert nyttelastkube i hulen for å samle inn innledende målinger. En speiderrover senkes deretter ned gjennom inngangen for å starte den siste fasen, som innebærer å krysse ulendt terreng, samle inn data og lage detaljerte 3D-kart over innsiden.

Felttesten i den virkelige verden på den vulkanske øya Lanzarote, som ble utført tidlig i 2023, viste at teamets tilnærming fungerer som planlagt. Det tyske forskningssenteret for kunstig intelligens (DFKI) ledet forsøket, med bidrag fra det spanske universitetet UMA og selskapet GMV.

Fokuset til Space Robotics Laboratory ved UMA er å utvikle nye teknologier og metoder for å øke autonomien innen romrobotikk, som dekker både orbitale og planetariske oppdrag. Laboratoriet har jobbet tett med European Space Agency for å utvikle algoritmer som hjelper rovere med å planlegge ruter og operere mer uavhengig.

Forsøket bekreftet at firefaseoppdragstilnærmingen er teknisk gjennomførbar, og fremhever potensialet for samarbeidende robotsystemer for fremtidig planetutforskning.

AI-drevne navigasjonssystemer for planetariske rovere

I en annen stor utvikling har NASAs Perseverance-rover, en robotforsker på størrelse med en bil, lett etter tegn på gammelt mikrobielt liv og samle prøver for fremtidig retur til Jorden, fullførte den første AI-planlagte kjøreturen på den «røde planeten».

Så, i stedet for å bruke ruter planlagt av menneskelige operatører, skrev Mars-utforskeren historie ved å bruke de som var organisert av AI-en.

For å lage ruter analyserte en visuell aktivert kunstig intelligens først bilder og terrengdata som ble brukt av menneskelige roverplanleggere for å identifisere farer som steiner og sandkrusninger, og planla deretter en trygg rute over Mars-overflaten.

Men før de AI-genererte rutene faktisk ble brukt, ble rutene først testet i den virtuelle kopien av den sekshjulede roveren, hvor Perseverance fulgte dem med hell og autonomt reiste hundrevis av meter.

Ledet av NASAs Jet Propulsion Laboratory, som fører tilsyn med roverens daglige drift, har Perseverance nå fullført de første kjøreturene på en annen planet, med veipunkter planlagt av generativ AI.

«Denne demonstrasjonen viser hvor langt våre evner har kommet og utvider måten vi kan utforske andre verdener på», sa NASA-administrator Jared Isaacman. «Autonome teknologier som denne kan hjelpe oppdrag med å operere mer effektivt, reagere på utfordrende terreng og øke vitenskapelig utbytte etter hvert som avstanden fra jorden øker. Det er et sterkt eksempel på team som bruker ny teknologi nøye og ansvarlig i reelle operasjoner.»

For milepælsdemonstrasjonen tidlig i desember i fjor brukte ingeniører visjonsspråkmodeller for å analysere eksisterende data fra JPLs datasett for overflateoppdrag. Ved å analysere den samme informasjonen og bildene som menneskelige planleggere bruker, identifiserte systemet veipunktplasseringer for Perseverance slik at han kunne reise trygt over vanskelig marsterreng.

Prestasjonen var en koordinert innsats mellom JPLs Rover Operations Center (ROC) og Anthropics Claude AI-modeller.

«Se for deg intelligente systemer ikke bare på bakken på jorden, men også i kantapplikasjoner i våre rovere, helikoptre, droner og andre overflateelementer trent med den kollektive visdommen til våre NASA-ingeniører, forskere og astronauter», sa Matt Wallace, leder for JPLs Exploration Systems Office. «Det er den banebrytende teknologien vi trenger for å etablere infrastrukturen og systemene som kreves for en permanent menneskelig tilstedeværelse på månen og ta USA til Mars og utover.»

Med Mars som 140 millioner mil unna Fra jorden gjør kommunikasjonsforsinkelser det umulig å kontrollere roveren i sanntid.

I lang tid har rovernavigasjon vært avhengig av mennesker som flittig studerer terrengdata og deretter planlegger ruter på forhånd. Disse rutene består av veipunkter plassert omtrent hver 100. meter for å redusere risikoen for at roveren støter på farer. Når planene er fullført, sendes de gjennom NASAs Deep Space Network (DSN) telekommunikasjonsinfrastruktur, og roveren utfører deretter instruksjonene.

Men under Perseverances kjøreturer på den 1,707. og 1,709. marsdagen ble dette ansvaret delegert til generativ kunstig intelligens. Systemet analyserte høyoppløselige orbitalbilder innhentet av HiRISE-kamera på nadirsiden av MRO-romfartøyet, sammen med terrenghelningsdata fra digitale høydemodeller.

Informasjonen hjalp AI-en med å identifisere steinfelt, berggrunn, sandbølger, utspring og andre viktige overflateelementer. Deretter utviklet AI-en en kontinuerlig kjørebane med alle nødvendige veipunkter. Ifølge Vandi Verma, en romrobotiker ved JPL og medlem av Perseverance-ingeniørteamet:

«De grunnleggende elementene i generativ AI viser mye lovende takter når det gjelder å effektivisere grunnpilarene i autonom navigasjon for kjøring utenfor planeten: persepsjon (å se steiner og krusninger), lokalisering (å vite hvor vi er) og planlegging og kontroll (å bestemme og utføre den sikreste banen).»

Disse instruksjonene ble kjørt gjennom JPLs digitale tvilling (den virtuelle kopien av roveren), som sjekket over 500 000 telemetrivariabler for å sikre at planen ville fungere trygt med Perseverances flyprogramvare.

Ved hjelp av denne AI-genererte planen tilbakela NASAs Perseverance 210 meter 8. desember og 246 meter 10. desember.

«Vi beveger oss mot en tid der generativ AI og andre smarte verktøy vil hjelpe overflateroverne våre med å håndtere kilometerlange turer samtidig som de minimerer operatørens arbeidsmengde, og flagge interessante overflateegenskaper for forskerteamet vårt ved å skanne enorme mengder roverbilder.»

– Verma

Robotikk og kunstig intelligens i romforskning

Investering i autonom romutforskning

I verden av autonom romutforskning, Intuitive Machines, Inc. (LUNR -12.16%) skiller seg ut som et av få offentlige selskaper som faktisk bygger autonome systemer som opererer på et annet himmellegeme.

I tillegg til å utvikle selvkjørende kjøretøy for verdensrommet som opererer med minimal menneskelig inngripen, har Intuitive Machines sterk integrasjon med NASA, spesielt med Artemis-programmet. Det er faktisk det første private selskapet som har myklandet et romfartøy, kalt Odysseus, på månen.

Romteknologi-, infrastruktur- og tjenesteselskapet tilbyr romprodukter og -tjenester for å muliggjøre vedvarende robot- og menneskelig utforskning av månen, Mars og utover.

Tjenestene som tilbys av Intuitive Machines inkluderer dataoverføring, levering og infrastruktur-som-en-tjeneste.

Gjennom sine fire forretningsenheter, Orbital Services, Lunar Access Services, Lunar Data Services og Space Products and Infrastructure, har selskapet som mål å muliggjøre tilgang til månen for å fremme menneskeheten.

Intuitive Machines er et relativt ungt selskap, grunnlagt i 2013, men det har allerede fullførte fire NASA-måneferder.

Det har vært takket være administrerende direktør og president Steve Altemus, som jobbet for NASA i avdelingen for bemannede romfarter. Det var etter at han forlot NASA at han var med på å grunnlegge Intuitive Machines, som ble tildelt tittelen som et av TIMEs 100 mest innflytelsesrike selskaper i 2024. I et intervju med TIME avslørte Altemus at «omtrent 75 % til 80 % av virksomheten vår er med den amerikanske regjeringen».

Med en markedsverdi på 3.6 milliarder dollar handles LUNR-aksjene for tiden til 17.50 dollar, en økning på 9 % hittil i år og 123.64 % i løpet av det siste året. Den har en EPS (TTM) på -2.11 og en P/E (TTM) på -8.40.

Selv om resultatene for fjerde kvartal 2025 vil bli annonsert senere denne måneden, viser selskapets resultater for tredje kvartal 25 et nettotap på 10 millioner dollar. Justert EBITDA var negativ med 13.2 millioner dollar, noe som indikerer vedvarende økonomiske utfordringer, selv om det var en forbedring på 12.2 millioner dollar fra forrige kvartal.

Selskapet hadde en ordrebeholdning på 235.9 millioner dollar ved utgangen av tredje kvartal 2025 og en kontantbeholdning på 622 millioner dollar.

Det er verdt å merke seg at selskapet kjøpte Lanteris Space Systems for 800 millioner dollar, inkludert 450 millioner dollar i kontanter og 350 millioner dollar i LUNR klasse A-aksjer. I løpet av de siste 65 årene har Lanteris levert mer enn 300 romfartøy og opprettholder 99.99 % tilgjengelighet i bane.

Oppkjøpet forventes å bringe Intuitive Machines' omsetning til over 850 millioner dollar og ordrebeholdningen til 920 millioner dollar. Det forventes også at dette vil styrke selskapets kapasitet innen kommunikasjon, navigasjon og romdatanettverkstjenester for sivile, kommersielle og forsvarsmarkeder.

Med oppkjøpet er «Intuitive Machines posisjonert til å bli neste generasjons romfartsselskap», sa administrerende direktør Altemus på resultatkonferansen for tredje kvartal 2025 i november 2025.

Transaksjonen, bemerket han, representerer en vei fremover i selskapets utvikling fra et velprøvd rominfrastrukturselskap til en vertikalt integrert, førsteklasses leverandør av romfart, som betjener nasjonale sikkerhets-, sivile og kommersielle kunder på tvers av bakken, i bane rundt jorden og utover.

«Dette oppkjøpet markerer et avgjørende øyeblikk i utviklingen av Intuitive Machines», sa Altemus. «Vi har tidligere bevist vår evne til å operere på månen. Med Lanteris legger vi til flytestet produksjon i stor skala. Sammen forvandler disse styrkene Intuitive Machines til en leverandør av komplette løsninger for flere domener som kan bygge romfartøy, koble sammen robuste kommunikasjons- og navigasjonsnettverk og drive systemer på tvers av LEO, MEO, GEO og cislunar-rommet.»

Oppkjøpet ble fullført tidligere i år, noe som styrker selskapets evne til å betjene ikke bare NASAs Artemis- og Lunar Terrain Vehicle-initiativer, men også fremtidige Mars-telekommunikasjonsoppdrag og lagdelte arkitekturer fra Golden Dome og Space Development Agency.

I tillegg til å fullføre oppkjøpet av Lanteris, annonserte selskapet også en strategisk aksjeinvestering på 175 millioner dollar for å støtte inntektsutvidelse og videreutvikle kommunikasjons- og databehandlingsnettverk. Det planlegger også å investere i etablering av et internettuavhengig solcellesystem.

I tillegg engasjerer de strategiske partnere for å tilpasse rombaserte datasentre til den nye etterspørselen fra bedrifter. Samtidig forventer de å motta den neste prisen for kommersielle månelasttjenester og NASAs Lunar Terrain Vehicle Services.

Det heleide datterselskapet, Lanteris Space Systems, ble valgt av L3Harris Technologies denne måneden til å designe og bygge 18 avanserte romfartsplattformer for å hjelpe Space Development Agency (SDA) med å levere sanntidssporing av avanserte missiltrusler, inkludert hypersoniske og ballistiske systemer.

Siste nytt og utvikling for Intuitive Machines, Inc. (LUNR)-aksjer

Konklusjon

Romutforskning går gjennom en dyptgående transformasjon. Romfart, som en gang var nesten utelukkende avhengig av menneskelig intelligens, utholdenhet og risiko, blir nå omformet av autonome teknologier som er i stand til å utforske lenger, dypere og tryggere enn noen gang før.

Fra robotsystemer som undersøker skjulte lavarør til AI-guidede rovere som navigerer på fjerne planeter, utvider disse fremskrittene både omfanget og effektiviteten av utforskningen.

Etter hvert som innovasjonen i sektoren fortsetter, vil også den menneskelige rollen utvikle seg. I stedet for å være direkte oppdagelsesreisende, vil vi være designere, veiledere og mottakere av intelligente systemer som opererer på tvers av solsystemet. Enda viktigere er det at overgangen fra menneskelige oppdagelsesreisende til robotikk og kunstig intelligens minimerer risiko, samtidig som den akselererer oppdagelser og muliggjør vedvarende tilstedeværelse på Månen, Mars og utover.

Referanser

^{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). Kooperativ robotutforskning av en planetarisk takvindu og lavahule. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}