Rymd 2.0: Uppkomsten av autonoma robotar och AI

Behovet för människor att bättre förstå världen bortom stjärnorna har lett till banbrytande prestationer. Detta fascinerande med rymden hjälpte oss att nå milstolpar som Apollo 11:s månlandning, vilket markerade mänsklighetens första steg bortom jorden. Med detta stora steg gick vi in i en era av ambitiös och nyfikenhetsdriven rymdforskning.

Vägen till himmelsk utforskning och förståelse var dock inte enkel. Faktum är att den innebar allvarliga risker för människor på grund av exponering för rymdhazarder, inklusive höga strålningsnivåer, extrema temperaturväxlingar, vakuumförhållanden, mekaniska fel och den inneboende osäkerheten i okända miljöer. Det fanns ett tydligt behov av säkrare och mer effektiva system, vilket ledde till utvecklingen och implementeringen av robotik och artificiell intelligens.

Dessa teknologiska framsteg gav oss bättre och säkrare sätt att utforska det enorma universumet. Som ett resultat har robotar nu blivit en viktig del av rymduppdrag. Dessa maskiner blir snabbt de främsta utforskarna i miljöer som helt enkelt är för farliga för människor.

Till skillnad från oss sköra människor kan dessa robotsystem enkelt uthärda de extrema förhållandena i rymden. Dessutom kan de arbeta kontinuerligt utan att bli trötta eller uttråkade.

Och det är därför NASA använder robotar i stor omfattning. Till exempel använder de Astrobees fristående robotar, som heter Bumble, Honey och Queen, för att assistera besättningsmedlemmar på den Internationella Rymdstationen (ISS). Dessa kubformade robotar hjälper astronauter med rutinuppgifter, såsom att spåra förnödenheter, driva system och dokumentera videor, medan astronauterna fokuserar på viktigare uppgifter.

Men det är inte allt. När de integreras med AI kan dessa maskiner också bearbeta enorma mängder data i realtid och fatta beslut autonomt, vilket gör dem ännu kraftfullare.

Pågående innovationer inom sektorn syftar till att ta dessa förmågor ännu längre. Nyligen delade det kinesiska robotföretaget Engine AI sina ambitiösa planer på att skicka världens första humanoida robotastronaut ut i rymden.

PM01 är den humanoida robot som ska skickas ut i rymden. Denna lätta, öppna källkod intelligenta humanoida plattform förenar människolik rörelse med avancerad robotintelligens. Den har en bionisk struktur som efterliknar mänsklig rörelse och en mycket interaktiv kärndisplay, samt ultrarapid rörelsesvar, högprecisions sensorer för miljön och autonoma beslutsfattande förmågor. För att hantera komplex perception, rörelsekontroll och realtidsarbetsbelastning kombinerar dess dubbla chip‑arkitektur en NVIDIA (NVDA ) Jetson Orin‑modul med en Intel (INTC ) N97‑CPU för att leverera högpresterande beräkning.

Så, när robotar blir mer motståndskraftiga, anpassningsbara och autonoma, kommer de kunna ta på sig högriskuppgifter som extern underhåll av rymdstationer och långsiktiga övervakningsuppgifter som utsätter astronauter för betydande fara.

Framtiden för rymdforskning pekar tydligt mot ökad automatisering. Istället för att placera astronauter i fara kommer uppdragen helt enkelt att ersätta dem med nätverk av intelligenta robotar som kan samarbeta över enorma avstånd.

Låt oss nu titta på hur denna omvandling sker i praktiken genom två nyckelutvecklingar: autonom robotik för att utforska underjordiska lavatunnlar på Månen och Mars, samt AI‑genererade rutter för rover att färdas säkert över den martianska terrängen.

Kartläggning och navigering av utomjordiska lavatunnlar med robotar

Det har gått nästan två decennier sedan gropar först upptäcktes på Månen och över ett halvt sekel sedan de massiva lavatunnlarna på Mars upptäcktes. Dessa enorma grottor är tillräckligt stora för att rymma städer.

Skapade av vulkanisk aktivitet finns dessa lavatunnlar även på jorden, bland annat på Island, Hawaii, Sicilien, Australien och Galapagosöarna.

Även om dessa tunnlar på Mars och Månen visar potential som framtida mänskliga baser, eftersom de är säkrare än sina ytor genom att erbjuda skydd mot kosmiska strålar, solstrålning och frekventa meteoritnedslag, är de inte lättillgängliga. Interiören i dessa lavatunnlar är extremt skarp och terrängen ojämn, vilket kräver detaljerade studier. Men att samla mer information om dessa underjordiska strukturer är en utmaning.

De så kallade skylights, som är kollapsade sektioner av tunneltak, samt de långa, slingrande kanaler som upptäckts i orbitala bilder, tyder på stora underjordiska håligheter; dock kan bilderna inte visa vilka tunnlar som är lämpliga för bostäder.

För att bemöta utmaningarna med steniga landskap, begränsade ingångspunkter och farliga förhållanden presenterade forskare från Space Robotics Laboratory vid Universidad de Málaga (UMA) ett nytt missionskoncept som använder en trio av smarta robotar för att autonomt utforska dessa underjordiska miljöer.

Robotarna testas för närvarande i de vulkaniska grottorna på Lanzarote, Spanien, och teamet siktar på att använda dem för framtida uppdrag till Månen.

Publicerad i den vetenskapliga tidskriften Science Robotics¹ är konceptet baserat på tre olika typer av robotar, nämligen SherpaTT, LUVMI‑X och Coyote III‑rovern, som samarbetar autonomt för att utforska de hårda underjordiska rummen på Mars och Månen.

Teamets föreslagna uppdrag har fyra faser. Det börjar med att robotarna kartlägger grotingångar och genererar en detaljerad höjdmodell. Därefter släpps en sensorerad lastkub in i grottan för att samla in initiala mätningar. En scoutrover sänks sedan genom ingången för att påbörja den sista fasen, som innebär att korsa svår terräng, samla data och skapa detaljerade 3D‑kartor av interiören.

Det verkliga fälttestet på den vulkaniska ön Lanzarote, utfört i början av 2023, visade att teamets metod fungerar enligt plan. Det tyska forskningscentret för artificiell intelligens (DFKI) ledde provet, med bidrag från det spanska universitetet UMA och företaget GMV.

Fokus för Space Robotics Laboratory vid UMA är att utveckla ny teknik och metoder för att öka autonomin inom rymdrobotik, både för orbitala och planetära uppdrag. Laboratoriet har samarbetat nära med Europeiska rymdbyrån för att utveckla algoritmer som hjälper rover att planera rutter och operera mer självständigt.

Provet bekräftade att den fyrastegsmissionsmetoden är tekniskt genomförbar, vilket understryker potentialen för samarbetsrobotiska system för framtida planetär utforskning.

AI‑drivna navigationssystem för planetära rover

I en annan stor utveckling har NASA:s Perseverance‑rover, en bilstor robotforskare som har sökt efter tecken på gammalt mikrobiellt liv och samlat prover för framtida återföring till jorden, genomfört den första AI‑planerade körningen på den “Röda planeten”.

Alltså, istället för att använda rutter planerade av mänskliga operatörer, skrev Marsutforskaren historia genom att använda de som organiserats av AI.

För att skapa rutter analyserade en vision‑aktiverad AI först bilder och terrängdata som mänskliga roverplanerare använder för att identifiera faror som stenar och sandvågor, och planerade sedan en säker bana över den martianska ytan.

Men innan de faktiskt använde de AI‑genererade rutterna testades de först i roverens virtuella kopia, där Perseverance framgångsrikt följde dem och autonomt färdades hundratals fot.

Under ledning av NASA:s Jet Propulsion Laboratory, som övervakar roverens dagliga verksamhet, har Perseverance nu slutfört de första körningarna på en annan planet, med waypoints planerade av generativ AI.

“Denna demonstration visar hur långt våra förmågor har utvecklats och breddar hur vi kommer att utforska andra världar,” sade NASA‑administratör Jared Isaacman. “Autonoma teknologier som denna kan hjälpa uppdrag att fungera mer effektivt, svara på utmanande terräng och öka den vetenskapliga avkastningen i takt med att avståndet från jorden ökar. Det är ett starkt exempel på hur team tillämpar ny teknik noggrant och ansvarsfullt i verkliga operationer.”

För milstolpsdemonstrationen i början av december förra året använde ingenjörer vision‑språkmodeller för att analysera befintliga data från JPL:s ytmissionsdatamängd. Genom att analysera samma information och bilder som mänskliga planerare använder identifierade systemet waypoint‑platser för Perseverance att färdas säkert över svår martiansk terräng.

Prestationen var ett koordinerat arbete mellan JPL:s Rover Operations Center (ROC) och Anthropics Claude AI‑modeller.

“Föreställ er intelligenta system inte bara på jorden, utan också i kantapplikationer i våra rover, helikoptrar, drönare och andra ytelement som tränats med den kollektiva visdomen från våra NASA‑ingenjörer, forskare och astronauter,” sade Matt Wallace, chef för JPL:s Exploration Systems Office. “Det är den banbrytande tekniken vi behöver för att etablera den infrastruktur och de system som krävs för en permanent mänsklig närvaro på Månen och ta USA till Mars och bortom.”

Med Mars som ligger 140 miljoner mil från jorden gör kommunikationsfördröjningar det omöjligt att kontrollera rover i realtid.

Under en lång tid har rover‑navigering förlitat sig på människor som noggrant studerar terrängdata och sedan planerar rutter i förväg. Dessa vägar består av waypoints placerade ungefär var 100:e meter för att minska risken att rover stöter på faror. När planerna är färdiga skickas de via NASA:s Deep Space Network (DSN) telekommunikationsinfrastruktur, och rover utför sedan instruktionerna.

Men under Perseverances körningar på den 1 707:e och 1 709:e marsianska dagen delegerades detta ansvar till generativ AI. Systemet analyserade högupplösta orbitala bilder som erhölls av HiRISE‑kameran på nadir‑sidan av MRO‑rymdfarkosten, tillsammans med terräng‑lutningsdata från digitala höjdmodeller.

Informationen hjälpte AI att identifiera stenblockfält, berggrund, sandvågor, utskjutningar och andra viktiga ytegenskaper. Därefter utvecklade AI en kontinuerlig körbana med alla nödvändiga waypoints. Enligt Vandi Verma, en rymdrobotiker vid JPL och medlem av Perseverance‑teknikteamet:

“De grundläggande elementen i generativ AI visar stor potential för att effektivisera pelarna i autonom navigering för körning utanför planeten: perception (se stenarna och vågorna), lokalisering (veta var vi är) och planering och kontroll (besluta och utföra den säkraste vägen).”

Dessa instruktioner kördes genom JPL:s digitala tvilling (den virtuella kopian av rover), som kontrollerade över 500 000 telemetri‑variabler för att säkerställa att planen skulle fungera säkert med Perseverances flygprogramvara.

Med denna AI‑genererade plan färdades NASA:s Perseverance 210 meter den 8 december och 246 meter den 10 december.

“Vi rör oss mot en dag då generativ AI och andra smarta verktyg hjälper våra ytrover att hantera körningar i kilometer‑skala samtidigt som operatörsbelastningen minimeras, och markerar intressanta ytegenskaper för vårt vetenskapsteam genom att genomsöka enorma mängder rover‑bilder.”

– Verma

Robotik och AI i rymdforskning

Investering i autonom rymdforskning

I världen av autonom rymdforskning utmärker sig Intuitive Machines, Inc. (LUNR ) som ett av de få börsnoterade företagen som faktiskt bygger autonoma system som opererar på en annan himlakropp.

Förutom att utveckla självkörande fordon för rymden som fungerar med minimal mänsklig inblandning har Intuitive Machines stark integration med NASA, särskilt med Artemis‑programmet. Det är faktiskt det första privata företaget som mjuklandade ett rymdfarkost, kallad Odysseus, på Månen.

Företaget för rymdteknik, infrastruktur och tjänster tillhandahåller rymdprodukter och -tjänster för att möjliggöra hållbar robotisk och mänsklig utforskning av Månen, Mars och bortom.

Tjänster som Intuitive Machines erbjuder inkluderar datatransmission, leverans och infrastruktur‑som‑tjänst.

Genom sina fyra affärsenheter, Orbital Services, Lunar Access Services, Lunar Data Services och Space Products and Infrastructure, syftar företaget till att möjliggöra tillgång till Månen för att främja mänskligheten.

Intuitive Machines är ett relativt ungt företag, grundat 2013, men har redan slutfört fyra NASA‑lunaruppdrag.

Det har varit tack vare VD och president Steve Altemus, som tidigare arbetade för NASA inom divisionen för mänsklig rymdfärd. Efter att ha lämnat NASA grundade han Intuitive Machines, som tilldelades en av TIMEs 100 mest inflytelserika företag 2024. I en intervju med TIME avslöjade Altemus att “ungefär 75 % till 80 % av vår verksamhet är med den amerikanska regeringen.”

Med ett börsvärde på 3,6 miljarder dollar handlas LUNR‑aktierna för närvarande till 17,50 $, upp 9 % år‑till‑datum och 123,64 % under det senaste året. Den har ett EPS (TTM) på -2,11 och ett P/E (TTM) på -8,40.

Medan dess Q4‑2025‑resultat kommer att offentliggöras senare i månaden visar företagets 3Q25‑resultat en nettförlust på 10 miljoner dollar. Justerad EBITDA var -13,2 miljoner dollar, vilket indikerar pågående finansiella utmaningar, men det var en förbättring med 12,2 miljoner dollar jämfört med föregående kvartal.

Företaget hade en orderstock på 235,9 miljoner dollar vid slutet av Q3 2025 och ett kassasaldo på 622 miljoner dollar.

Anmärkningsvärt är att företaget förvärvade Lanteris Space Systems för 800 miljoner dollar, vilket inkluderar 450 miljoner dollar i kontanter och 350 miljoner dollar i LUNR Class A‑aktier. Under de senaste 65 åren har Lanteris levererat mer än 300 rymdfarkoster och upprätthåller 99,99 % tillgänglighet i omloppsbana.

Förvärvet förväntas öka Intuitive Machines intäkter till över 850 miljoner dollar och orderstocken till 920 miljoner dollar. Flytten förväntas också stärka företagets förmågor inom kommunikation, navigation och rymddatanätverkstjänster för civila, kommersiella och försvarsmarknader.

Med förvärvet, “Intuitive Machines är positionerat att bli nästa generations rymdleverantör,” sade VD Altemus under 3Q25‑resultatpresentationen i november 2025.

Transaktionen, påpekade han, representerar en väg framåt i företagets utveckling från ett beprövat rymdinfrastrukturföretag till en vertikalt integrerad rymdleverantör av val, som betjänar nationell säkerhet, civila och kommersiella kunder på marken, i jordens omloppsbana och bortom.

“Detta förvärv markerar ett avgörande ögonblick i Intuitive Machines utveckling,” sade Altemus. “Vi har tidigare bevisat vår förmåga att operera på Månen. Med Lanteris lägger vi till flygprovad tillverkning i skala. Tillsammans omvandlar dessa styrkor Intuitive Machines till en multi‑domän, helhetslösningsleverantör som kan bygga rymdfarkoster, koppla samman robusta kommunikations‑ och navigationsnätverk och driva system i LEO, MEO, GEO och cislunärt rum.”

Förvärvet slutfördes tidigare i år, vilket stärkte företagets förmåga att betjäna inte bara NASAs Artemis‑ och Lunar Terrain Vehicle‑initiativ, utan även framtida Mars‑telekommunikationsuppdrag och Golden Dome‑ och Space Development Agency‑lagrade arkitekturer.

Utöver att slutföra Lanteris‑förvärvet meddelade företaget också en strategisk aktieinvestering på 175 miljoner dollar för att stödja intäktsutvidgning och främja kommunikations‑ och databehandlingsnätverk. Det planerar också att investera i att etablera ett internet‑oberoende solsystem.

Dessutom engagerar det strategiska partners för att anpassa rymdbaserade datacenter med den växande företagsbehovet. Samtidigt förväntar det sig att få nästa Commercial Lunar Payload Services‑pris och NASA:s Lunar Terrain Vehicle‑tjänster.

Dess helägda dotterbolag, Lanteris Space Systems, valdes av L3Harris Technologies (LHX ) denna månad för att designa och bygga 18 avancerade rymdfarkostplattformar för att stödja Space Development Agency:s (SDA) uppdrag att leverera realtids‑spårning av avancerade missilhot, inklusive hypersoniska och ballistiska system.

Senaste nyheter och utveckling kring Intuitive Machines, Inc. (LUNR) aktie

Slutsats

Rymdforskning genomgår en djupgående omvandling. Tidigare beroende nästan uteslutande av mänsklig intelligens, uthållighet och risk, omformas den nu av autonoma teknologier som kan utforska längre, djupare och säkrare än någonsin tidigare.

Från robotsystem som undersöker dolda lavatunnlar till AI‑styrda rover som navigerar på avlägsna planeter, utökar dessa framsteg både omfattningen och effektiviteten i utforskningen.

När innovationen i sektorn fortsätter kommer den mänskliga rollen också att utvecklas. Istället för att vara direkta utforskare blir vi designers, övervakare och mottagare av intelligenta system som opererar över hela solsystemet. Viktigare är att övergången från mänskliga utforskare till robotik och AI minskar riskerna samtidigt som den påskyndar upptäckter och möjliggör en hållbar närvaro på Månen, Mars och bortom.

Referenser

^{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). Samarbetsrobotisk utforskning av en planetär skylight‑yta och lavagrotta. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}