تتجه ناسا نحو مستقبل من الاستكشاف الكوكبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم مركبة بيرسيفيرانس تقنيات جديدة لتوجيه نفسها على سطح المريخ.
ناسا تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوجيه مركبة بيرسيفيرانس
في ديسمبر، قامت ناسا بخطوة صغيرة أخرى نحو تطوير مركبات سطحية ذاتية القيادة. في عرض توضيحي، استخدم فريق بيرسيفيرانس الذكاء الاصطناعي لتوليد نقاط الطريق للمركبة. استخدمت بيرسيفيرانس نقاط الطريق التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على مدار يومين، حيث قطعت مسافة إجمالية تبلغ 456 مترًا دون التحكم البشري.
قال مدير ناسا جاريد إسحاقمان: “يظهر هذا العرض التوضيحي مدى تقدم قدراتنا ويعزز كيفية استكشافنا لعوالم أخرى. يمكن أن تساعد التقنيات الذاتية مثل هذه المهام في العمل بشكل أكثر كفاءة، والاستجابة للتضاريس الصعبة، وزيادة العائد العلمي كلما زادت المسافة عن الأرض. إنه مثال قوي على كيفية تطبيق الفرق للتكنولوجيا الجديدة بعناية ومسؤولية في العمليات الحقيقية.”
المريخ بعيد جدًا، وهناك تأخير يبلغ حوالي 25 دقيقة للإشارة بين الأرض والمريخ. وهذا يعني أن المركبات الروبوتية تعمل بمفردها لفترات قصيرة من الزمن.
يشكل التأخير عملية تخطيط المسار. يقوم السائقون على الأرض بفحص الصور وبيانات الارتفاع وبرمجة سلسلة من نقاط الطريق، التي عادةً ما لا تتجاوز 100 متر عن بعضها البعض. يتم إرسال خطة القيادة إلى شبكة الفضاء العميق (DSN) التابعة لناسا، والتي تنقلها إلى أحد المدارات، التي تعيد توجيهها إلى بيرسيفيرانس. (يمكن لبيرسيفيرانس استلام اتصالات مباشرة من DSN كنسخة احتياطية، لكن معدل البيانات يكون أبطأ.)
الذكاء الاصطناعي يعزز تنقل مركبة المريخ
في هذا العرض، قام نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل الصور المدارية من كاميرا HiRISE التابعة لمركبة Mars Reconnaissance Orbiter، بالإضافة إلى نماذج الارتفاع الرقمية. حدد الذكاء الاصطناعي، الذي يعتمد على Claude AI من Anthropic، المخاطر مثل الفخاخ الرملية، وحقول الحجارة، والصخور، والنقاط الصخرية. ثم قام بتوليد مسار محدد بسلسلة من نقاط الطريق التي تتجنب المخاطر. من هناك، تولى نظام الملاحة الذاتية لبيرسيفيرانس. يمتلك هذا النظام مزيدًا من الاستقلالية مقارنة بسابقيه ويمكنه معالجة الصور وخطط القيادة أثناء الحركة.
كان هناك خطوة مهمة أخرى قبل إرسال هذه النقاط إلى بيرسيفيرانس. لدى مختبر الدفع النفاث التابع لناسا “توأم” لبيرسيفيرانس يسمى “نموذج اختبار نظام المركبات” (VSTB) في ساحة المريخ الخاصة بـ JPL. إنه نموذج هندسي يمكن للفريق العمل معه هنا على الأرض لحل المشكلات، أو في حالات مثل هذه. هذه النسخ الهندسية شائعة في مهام المريخ، ولدى JPL واحدة أيضًا لمركبة Curiosity.
قال فندي فيرما، عالم الروبوتات الفضائية في JPL وعضو فريق هندسة بيرسيفيرانس: “تظهر العناصر الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي وعدًا كبيرًا في تبسيط أعمدة الملاحة الذاتية للقيادة خارج كوكب الأرض: الإدراك (رؤية الصخور والتموجات)، والموقع (معرفة مكاننا)، والتخطيط والتحكم (تحديد وتنفيذ المسار الأكثر أمانًا). نحن نتجه نحو يوم يمكن فيه للذكاء الاصطناعي التوليدي وأدوات ذكية أخرى أن تساعد مركباتنا السطحية في التعامل مع قيادات على مسافات كيلومترية مع تقليل عبء العمل على المشغل، وإبلاغ الفريق العلمي بميزات السطح المثيرة للاهتمام من خلال فحص كميات هائلة من صور المركبات الروبوتية.”
أصبح الذكاء الاصطناعي سريعًا جزءًا لا يتجزأ من حياتنا، حيث يظهر في أماكن قد لا تكون لها حالة استخدام قوية له. لكن هذا ليس مجرد انضمام ناسا إلى موجة الذكاء الاصطناعي. لقد كانوا يطورون أنظمة الملاحة التلقائية لبعض الوقت، بدافع الضرورة. في الواقع، الوسيلة الأساسية لقيادة بيرسيفيرانس هي نظام الملاحة الذاتية الخاص بها.
توجد عقبة واحدة تمنع القيادة الذاتية بالكامل وهي كيفية زيادة عدم اليقين كلما عملت المركبة دون مساعدة بشرية. كلما سافرت المركبة، زادت عدم اليقين بشأن موقعها على السطح. الحل هو إعادة تحديد موقع المركبة على خريطتها. حاليًا، يقوم البشر بذلك. لكن هذا يستغرق وقتًا، بما في ذلك دورة اتصالات كاملة بين الأرض والمريخ. بشكل عام، يحد هذا من مدى بعيد يمكن أن تذهب إليه بيرسيفيرانس دون مساعدة.
تعمل ناسا/JPL أيضًا على طريقة يمكن لبيرسيفيرانس من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي لإعادة تحديد موقعها. العقبة الرئيسية هي مطابقة الصور المدارية مع الصور الأرضية للمركبة. يبدو من المحتمل جدًا أن يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على التفوق في ذلك.
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا أكبر بكثير في الاستكشاف الكوكبي. قد تكون المركبة الروبوتية القادمة إلى المريخ مختلفة كثيرًا عن الحالية، مع ملاحة ذاتية أكثر تقدمًا وميزات ذكاء اصطناعي أخرى. هناك بالفعل مفاهيم لأسطول من الطائرات الطائرة التي تطلقها مركبة لاستكشاف المريخ. ستتم السيطرة على هذه الأسراب بواسطة الذكاء الاصطناعي للعمل معًا وبشكل ذاتي.
ولن تستفيد استكشافات المريخ فقط من الذكاء الاصطناعي. ستستخدم مهمة Dragonfly التابعة لناسا إلى قمر زحل تيتان الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف. ليس فقط للملاحة الذاتية أثناء تحليق الطائرة، ولكن أيضًا لتنسيق البيانات بشكل ذاتي.
قال مات والاس، مدير مكتب أنظمة الاستكشاف في JPL: “تخيل أنظمة ذكية ليست فقط على الأرض، ولكن أيضًا في التطبيقات الحافة في مركباتنا، وطائرات الهليكوبتر، والطائرات بدون طيار، وعناصر السطح الأخرى المدربة بحكمة جماعية من مهندسي وعلوم ورواد فضاء ناسا.” “هذه هي التقنية التي نحتاجها لإقامة البنية التحتية والأنظمة اللازمة لوجود بشري دائم على القمر ولإيصال الولايات المتحدة إلى المريخ وما بعده.”
مع استمرار التطورات في الذكاء الاصطناعي، يبدو أن المستقبل يحمل إمكانيات غير محدودة لاستكشاف الكواكب الأخرى، مما يفتح آفاقًا جديدة للعلم والتكنولوجيا.
