Rymden

Månframsteg – Robotik och AI för autonom utforskning

mm
Publicerad
Uppdaterad
Lägg till Securities.io bland dina föredragna källor på Google
Information: Securities.io kan få ersättning när du använder länkar till produkter vi granskar. Det påverkar inte våra redaktionella bedömningar. Vi är inte registrerad investeringsrådgivare; detta är inte investeringsråd. Läs vår affiliateinformation.

AI-driven robotik för autonom rymdutforskning

En dag kan rymdutforskningen bygga på astronauter som bor permanent på plats, som Artemisprogrammet föreställer sig på månen och Elon Musk på Mars. Även med människor närvarande kommer robotar att göra mycket av arbetet. De är betydligt lättare att ersätta än astronauter och mindre känsliga för giftig atmosfär, vakuum, strålning och extrema temperaturer.

Helst ska utforskningsfordon och robotar klara enkla uppgifter själva. Människor på jorden eller på plats behöver då främst hjälpa till att lösa särskilda problem eller bestämma dagens uppdrag.

AI utvecklas snabbt, bland annat genom fysisk AI, ett koncept som AI-ledaren NVIDIA nu förespråkar (NVDA ). Denna science fiction-vision kan därför redan vara på väg att bli verklighet.

Forskare tar de första stegen både i projekt på jorden och med befintliga fordon på Mars. Två nyheter på området har kommit de senaste dagarna.

Den första var att NASA har använt AI-stöd för att vägleda Marsfordonet Perseverance.

Den andra gäller forskare vid Málagas universitet i Spanien, det tyska forskningscentret för artificiell intelligens (DFKI), Sorbonne Université i Frankrike samt företagen GMV Aerospace and Defence S.A, Magellium och Space Applications Services. De använder robotar i lavatunnlar på jorden som liknar strukturer på månen och Mars1.

Perseverances AI-stödda autonoma navigering

NASA:s första AI-planerade körningar på Mars

NASA:s Marsfordon Perseverance nådde en ny vetenskaplig milstolpe när det genomförde de första körningarna på en annan värld som hade planerats av AI. Körningarna skedde den 8 och 10 december 2025 och tillkännagavs nyligen.

Demonstrationen använde generativ AI för att skapa vägpunkter för Perseverance. Det är en komplex beslutsuppgift som normalt utförs manuellt av uppdragets mänskliga ruttplanerare.

Planerade vägpunkter för Perseverance

Källa: NASA

Detta kan förändra utforskningen av Mars. Det stora avståndet mellan jorden och Mars, omkring 140 miljoner engelska mil eller 225 miljoner kilometer, ger fördröjningar i kommunikationen. Beroende på planeternas lägen tar varje instruktion 3–22 minuter att nå fram, och återkopplingen tar lika lång tid tillbaka.

NASA:s forskare är mycket försiktiga för att inte låta miljardprojektet fastna i damm eller skadas av en sten. Därför blir varje förflyttning långsam och omständlig.

”Fordonens rutter har planerats och genomförts av mänskliga förare som analyserar terräng- och statusdata. De skissar en rutt med vägpunkter som vanligen ligger högst 100 meter från varandra för att undvika faror.

Sedan skickar de planerna via NASA:s Deep Space Network till fordonet, som genomför dem.”

På sin 1 707:e och 1 709:e dag på Marsytan provade Perseverance i stället något nytt: AI fick bidra till att bestämma vart fordonet skulle köra.

Hur det fungerade

Generativ AI analyserade högupplösta bilder tagna från omloppsbana av HiRISE-kameran (High Resolution Imaging Science Experiment) på NASA:s Mars Reconnaissance Orbiter, tillsammans med lutningsdata från digitala höjdmodeller.

Tillsammans med information från tidigare utforskning kunde AI:n identifiera berggrund, berghällar, farliga stenfält, sandkrusningar och andra terrängdrag.

”De grundläggande delarna av generativ AI visar stor potential att effektivisera autonom navigering på andra världar: perception, att se stenar och sandkrusningar; lokalisering, att veta var vi är; samt planering och styrning, att välja och följa den säkraste vägen.”

Vandi Verma – en rymdrobotiker vid JPL och medlem i Perseverances ingenjörsteam.

Modellen var Claude från Anthropic, som nyligen fick uppmärksamhet för potentialen att förändra hela SaaS- och programvarubranschen och utlösa ett mindre börsfall i sektorn.

Den AI-stödda körningen hjälpte Perseverance att ta bilder under en autonom tur på två timmar och 30 minuter längs Jezerokraterns kant.

AI kan också användas för att bearbeta data från rymdsonder och minska robotoperatörernas arbetsbelastning.

Det kan bli ännu mer användbart när astronauter finns nära robotarna, särskilt eftersom AI då kan ha blivit mer kapabel.

”Vi närmar oss en dag då generativ AI och andra smarta verktyg hjälper våra ytfordon med kilometerlånga körningar och samtidigt minimerar operatörernas arbete. Genom att granska enorma mängder bilder kan de också markera intressanta ytformationer för forskarteamet.”

Vandi Verma – en rymdrobotiker vid JPL och medlem i Perseverances ingenjörsteam.

Människor på plats och logistiskt stöd skulle dessutom göra det möjligt för NASA-operatörerna att ta större risker. En robot som fastnar i damm kan frigöras manuellt i stället för att orsaka miljardförluster och stoppa många års forskning.

”Den här demonstrationen visar hur långt vår förmåga har utvecklats och breddar sätten att utforska andra världar.

Sådana autonoma tekniker kan göra uppdragen effektivare, hantera svår terräng och ge större vetenskapligt utbyte när avståndet från jorden ökar.”

Jared Isaacman – NASA-chef

AI-tester i jordens lavatunnlar

Varför lavatunnlar

AI-användningen på Mars är banbrytande, men NASA:s forskare är förståeligt nog försiktiga med att riskera ett unikt fordon som Perseverance i ett experiment. Oavsett hur effektiv AI:n är vill de inte försätta roboten i en situation som en mänsklig fjärroperatör inte kan rätta till om något går fel.

Därför är det också viktigt att testa i terräng som liknar den i rymden, men med jordbaserade resurser och stöd i närheten.

Lavatunnlar är bland de viktigaste tänkbara utforskningsmiljöerna på månen och Mars. De bildar naturliga grottor som kan skydda de första astronauterna mot kosmisk strålning. Den lägre gravitationen gör dessutom att tunnlarna kan vara mycket större än på jorden.

Grottornas naturliga skydd mot strålning och små meteoriter gör dem lämpliga för att bevara möjliga spår av utomjordiskt liv och skydda mänskligt byggda anläggningar.

Delar av lavatunnlar kan rasa in naturligt och skapa öppningar i marken som ger direkt tillträde för utforskning.

Inga lavatunnlar utanför jorden har dock utforskats. En viktig orsak är att bergmassan blockerar radiosignaler och försvårar direkt styrning.

Tester med robotar

Det europeiska forskarteamet använde tre olika robotar som samarbetade för att autonomt utforska dessa extrema underjordiska miljöer.

Tre robotar som samarbetar för att utforska lavatunnlar

Källa: ResearchGate

Försöket genomfördes i vulkaniska grottor och lavatunnlar på Lanzarote i Kanarieöarna.

Systemet arbetar i fyra faser:

  1. Robotarna kartlägger området runt tunnelöppningen tillsammans (fas 1).
  2. Därefter sänks en nyttolastkub med sensorer ned för att samla de första mätningarna och visa vad robotarna kan förvänta sig (fas 2).
  3. Ett rekognoseringsfordon firas ned genom öppningen till grottans inre (fas 3).
  4. Slutligen utforskar robotgruppen tunneln på djupet och skapar detaljerade tredimensionella kartor (fas 4).

Från analoga terrängtester på jorden till uppdrag på månen och Mars

De senaste åren har laboratoriet för rymdrobotik vid Málagas universitet (UMA) samarbetat nära med Europeiska rymdorganisationen. De utvecklar algoritmer som hjälper planetfordon att planera rutter och arbeta mer självständigt.

Tillsammans med Perseverances AI-planerade körning kan försöket ligga till grund för ett nytt rymduppdrag. Målet kan vara att undersöka en lavatunnel som möjlig framtida livsmiljö för de första bosättningarna på månen eller Mars.

Detta kan också få stor betydelse för sökandet efter utomjordiskt liv.

”Grottor på Mars är bland de mest lovande platserna för astrobiologisk utforskning. De kan skydda mikrobiellt liv eller fungera som skyddade arkiv för biosignaturer: kemiska, biologiska eller fysiska belägg för tidigare eller nuvarande liv, inklusive gamla ekosystem.”

Investera i rymdrobotik

Intuitive Machines

Att skicka sonder till interstellära objekt kräver stor kompetens i att bygga rymdsonder och få dem oskadda till rätt plats. Hittills har detta främst varit ett område för offentliga institutioner som NASA, ESA och anslutna universitet.

Det förändras när privata företag närmar sig möjligheten att skicka automatiserade eller bemannade uppdrag för gruvdrift på asteroider, särskilt jordnära objekt.

Sådana projekt blir sannolikt nästa steg eller genomförs parallellt med återkomsten till bemannade månuppdrag under de kommande åren.

Intuitive Machines (LUNR ) grundades 2013 i Houston, Texas. Företaget är ännu starkt inriktat på månen, vilket börssymbolen LUNR antyder. Det har redan valts ut till fyra av NASA:s månuppdrag och har över 400 anställda.

Det var det första kommersiella företaget som framgångsrikt landade på månen och skickade vetenskapliga data därifrån. Det genomförde också den första tändningen i rymden av en LOx/LCH4-motor med flytande syre och flytande metan.

Företaget arbetar med flera projekt som kan bli grunden för månens infrastruktur för utforskning och bosättning.

Det första är en dataöverföringstjänst. Tekniken testas, och det långsiktiga målet är en satellitkonstellation för dataöverföring i omloppsbana runt månen.

Den andra delen är infrastruktur som tjänst. Den ska omfatta ett månterrängfordon (LTV) som kan arbeta autonomt, telekommunikation och GPS-positioneringstjänster.

Det sista området är leveranser till månytan. Företaget har hittills levererat vetenskaplig nyttolast med landaren Nova-C, som är 4,3 meter hög och kan transportera 130 kg till månen.

Nästa steg är Nova-D, som ska kunna leverera 1 500–2 500 kg material. Den kapaciteten och storleken behövs för månterrängfordonet LTV och kärnreaktorn Fission Surface Power på 40 kW, som väntas försörja månbasen med el.

Företaget har fått flera värdefulla NASA-kontrakt, bland annat Near Space Network med ett maximalt potentiellt värde på 4,82 miljarder dollar.

NASA:s slutliga val mellan tre möjliga LTV-leverantörer väntades till slutet av 2025. Även det kontraktet kan bli värt upp till 4,6 miljarder dollar.

Företaget försöker bredda kundbasen utöver NASA. I april 2025 valdes det ut för ett bidrag på upp till 10 miljoner dollar från Texas Space Commission. Det ska stödja utvecklingen av en återinträdesfarkost och ett tillverkningslaboratorium i omloppsbana för biotillverkning i mikrogravitation.

Återinträdesfarkosten blir också ett reservalternativ som minskar riskerna i framtida uppdrag för att föra hem månprover.

Ett annat projekt utvecklar kärnkraftsdrivna lågeffektsatelliter med låg signatur inom flygvapnets forskningslaboratoriums JETSON-kontrakt.

Med positivt fritt kassaflöde under första kvartalet 2025 och kontraktet för månkommunikation blir företaget mindre riskfyllt för investerare. Det går från en startup som förbrukar kontanter till en etablerad tjänsteleverantör i den växande rymdekonomin.

Företaget kan även bli en byggsten för utforskning av den djupa rymden och användning av rymdresurser. Det gäller särskilt när det blir en betrodd NASA-partner i nivå med SpaceX (SPCX ) (som väntas börsnoteras efter samgåendet med xAI) eller Rocket Lab (RKLB ) (RKLB, −6,47 %).

(Du kan läsa mer om Intuitive Machines i vår investeringsrapport dedikerad till företaget.)

Investerarens slutsats:
  • Autonoma rymdrobotar minskar uppdragsrisk, fördröjningskostnader och operatörsbelastning.
  • Företag som bygger navigering, kommunikation och ytinfrastruktur får en hållbar strategisk fördel.
  • NASA-partnerskap gynnar i allt högre grad skalbara, tjänstebaserade leverantörer av måninfrastruktur.
Referenser:

1. Raúl Domínguez et al., Cooperative robotic exploration of a planetary skylight surface and lava cave. Science Robotics (2025). DOI:10.1126/scirobotics.adj9699

mm

Jonathan är en tidigare biokemistforskare som arbetade med genetisk analys och kliniska prövningar. Han är nu en aktieanalytiker och finansskribent med fokus på innovation, marknadscykler och geopolitik i sin publikation 'The Eurasian Century'.