الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الفضائية والأقمار الصناعية
مقدمة
أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) متداخلة بشكل متزايد مع تكنولوجيا الفضاء الحديثة، مما يمكّن المركبات الفضائية والأقمار الصناعية من العمل بشكل أكثر استقلالية وكفاءة من أي وقت مضى. بدءًا من مساعدة مركبات المريخ في التنقل على التضاريس الأجنبية ووصولاً إلى معالجة كميات هائلة من بيانات مراقبة الأرض أثناء وجودها في المدار، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتخطيط التلقائي تعيد تشكيل الطريقة التي نستكشف ونستفيد بها من الفضاء. يوفر هذا التقرير نظرة شاملة على تقاطع الذكاء الاصطناعي وأنظمة الأقمار الصناعية/الفضاء، ويغطي التطبيقات الرئيسية والمراحل التاريخية والواقع الحالي في مختلف القطاعات، والتقنيات الممكنة، والفوائد والتحديات، والاتجاهات المستقبلية، والمنظمات الكبرى التي تقود التقدم في هذا المجال.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أنظمة الفضاء
يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من الأنشطة المتعلقة بالفضاء. تشمل التطبيقات الرئيسية:
- تحليل الصور الفضائية: يسرّع الرؤية الحاسوبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من تفسير الصور الملتقطة عبر الأقمار الصناعية. يمكن لنماذج التعلم الآلي اكتشاف وتصنيف العناصر تلقائيًا على سطح الأرض (مثل المركبات والمباني والمحاصيل أو السفن) ومتابعة التغيرات بمرور الوقت fedgovtoday.com. يساعد ذلك في مجالات الاستخبارات، ومراقبة البيئة، والاستجابة للكوارث من خلال تصفية كميات هائلة من الصور بسرعة. فعلى سبيل المثال، تستخدم وكالة الاستخبارات الجغرافية المكانية الوطنية (NGA) الذكاء الاصطناعي لمسح الصور بحثًا عن الأجسام والأنشطة، مما يساعد على رصد التهديدات أو التطورات الرئيسية من الفضاء fedgovtoday.com. ويتم أيضًا استكشاف تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لملء الفراغات وتوفير سياق إضافي للبيانات الصورية fedgovtoday.com، وذلك لتحسين التعرف على الأجسام وتحليل الصور. وفي القطاع التجاري، توظف شركات مثل بلانت لابز (Planet Labs) التعلم الآلي لتحويل الصور اليومية للأرض إلى تحليلات — مثل تحديد إزالة الغابات، ومراقبة البنية التحتية، وما إلى ذلك مع تدخل بشري ضئيل fedgovtoday.com.
- الملاحة المستقلة والروبوتات: تستخدم المركبات الفضائية والمستكشفون الروبوتيون الذكاء الاصطناعي للملاحة واتخاذ القرارات دون الحاجة للتحكم البشري المستمر. وتعد عربات استكشاف المريخ مثالاً بارزاً – إذ أن عربات ناسا مزودة بأنظمة ملاحة مستقلة قائمة على الذكاء الاصطناعي تقوم ببناء خرائط ثلاثية الأبعاد للتضاريس، وتحديد المخاطر، وتخطيط طرق آمنة بشكل مستقل nasa.gov. يتيح نظام AutoNav في عربة بيرسيفيرانس لها “التفكير أثناء القيادة”، مما يسمح بتجنب العقبات وزيادة سرعة القيادة بشكل ملحوظ مقارنةً بالعربات السابقة nasa.gov nasa.gov. وبالمثل، يمكّن الذكاء الاصطناعي الأقمار الصناعية من أداء عمليات الحفاظ على الموقع والمناورة مع تواصل أرضي محدود. وتعمل مشاريع بحثية على تطوير قدرات الالتحام المستقل باستخدام تخطيط الذكاء الاصطناعي؛ فعلى سبيل المثال، يستخدم نظام جديد يسمى Autonomous Rendezvous Transformer (ART) شبكة عصبية من نوع Transformer (مشابهة لتلك الموجودة في ChatGPT) لتمكين المركبات الفضائية من تخطيط مسارات الالتحام الخاصة بها بقدرات حوسبة محدودة space.com space.com. وهذا من شأنه أن يسمح للمركبات المستقبلية بالالتقاء والالتحام في المدار أو حول كواكب بعيدة دون إرشاد بشري مباشر. وفي مجال الروبوتات، يشغّل الذكاء الاصطناعي أيضاً الأذرع الروبوتية والروبوتات السطحية – إذ كان الروبوت التجريبي على محطة الفضاء الدولية CIMON (الرفيق المتنقل التفاعلي للطاقم) مساعداً ذكياً حراً يستطيع التفاعل مع رواد الفضاء وأداء مهام بسيطة عبر أوامر صوتية airbus.com. توضح هذه الأمثلة مدى أهمية الاستقلالية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الملاحة والاستكشاف والعمل في بيئات يستحيل فيها التحكم البشري الفوري.
- توقعات الطقس الفضائي: تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالعواصف الشمسية وغيرها من الظواهر الجوية الفضائية التي يمكن أن تشكل خطرًا على الأقمار الصناعية وشبكات الكهرباء. من خلال تحليل تدفقات بيانات أجهزة الاستشعار الفضائية، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بظواهر مثل العواصف الجيومغناطيسية بفترات إنذار مبكر أفضل بكثير. من الجدير بالذكر أن باحثي ناسا طوروا نموذج تعلم عميق يُدعى DAGGER يستخدم قياسات الأقمار الصناعية للرياح الشمسية للتنبؤ بمكان ضرب العاصفة الشمسية على الأرض قبل وقوعها حتى 30 دقيقة nasa.gov. تم تدريب هذا النموذج على بيانات من بعثات مثل ACE وWind، ويمكنه إصدار توقعات بحالات الاضطراب الجيومغناطيسي العالمية في أقل من ثانية، حيث يُحدث البيانات كل دقيقة nasa.gov nasa.gov. يتفوق هذا النموذج على النماذج السابقة بفضل دمجه بيانات الفضاء في الوقت الحقيقي مع تقنيات التعرف على الأنماط بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يتيح تحذيرات على نمط “صفارات الإنذار” للعواصف الشمسية nasa.gov nasa.gov. يعد هذا النوع من التنبؤات المُعززة بالذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لمنح المشغلين الوقت اللازم لحماية الأقمار الصناعية والبنية التحتية ضد التوهجات الشمسية والانبعاثات الكتلية الإكليلية. بالإضافة إلى العواصف الجيومغناطيسية، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا للتنبؤ بتدفقات الجسيمات عالية الطاقة في أحزمة الإشعاع حول الأرض nasa.gov ولتفسير بيانات التلسكوبات الشمسية بهدف توقع التوهجات الشمسية nextgov.com – مما يعزز قدرتنا على التنبؤ والتخفيف من تأثيرات الطقس الفضائي.
- تتبع الحطام الفضائي وتجنب الاصطدام: إن السحابة المتزايدة من الحطام المداري تشكل مخاطر اصطدام للأقمار الصناعية، ويتم الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة “إدارة حركة المرور الفضائية” هذه. يمكن أن يعزز التعلم الآلي من تتبع ونمذجة الأجسام في المدار، مما يساعد على تحديد مواقع الالتقاء عالية الخطورة. تعمل وكالة الفضاء الأوروبية على تطوير نظام تجنب الاصطدام المؤتمت الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقييم احتمالات الاصطدام واتخاذ قرار متى يجب على القمر الصناعي المناورة esa.int. بدلاً من العملية اليدوية السائدة اليوم – حيث يقوم المشغلون بفرز مئات التنبيهات أسبوعياً esa.int – يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي حساب المسارات بشكل مستقل، واختيار أفضل مناورات للتجنب، وحتى تنفيذها على متن القمر الصناعي. في الواقع، تتوقع وكالة الفضاء الأوروبية أن تقوم الأقمار الصناعية في المستقبل بتنسيق المناورات فيما بينها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وهو أمر أساسي مع ازدحام مدار الأرض المنخفض أكثر فأكثر esa.int esa.int. شركات ناشئة مثل LeoLabs وNeuraspace تستخدم أيضاً الذكاء الاصطناعي لفرز بيانات المستشعرات والتنبؤ بحالات الاقتراب الشديد، وإصدار تحذيرات “التلاقي” المؤتمتة. شركة ثاليس ألينيا للفضاء، بالتعاون مع شركة الذكاء الاصطناعي Delfox، تختبر ذكاء اصطناعيًا “لتجنب الاصطدام الذكي” يمنح الأقمار الصناعية مزيداً من الاستقلالية في تجنب الحطام أو حتى الأسلحة المضادة للأقمار الصناعية thalesaleniaspace.com thalesaleniaspace.com. من خلال تحليل المدارات والمناورات الممكنة بسرعة، يمكن للذكاء الاصطناعي الاستجابة أسرع من المشغلين البشر لمنع الاصطدامات. ويزداد هذا الدعم لصنع القرار أهمية مع إطلاق الكوكبات الضخمة لعشرات آلاف الأقمار الصناعية الجديدة.
- تخطيط المهمة والتحسين: تقنيات الذكاء الاصطناعي تُسهم في تبسيط مهمة تخطيط المهمات الفضائية وتشغيل الأقمار الصناعية المعقدة. يشمل ذلك جدولة تلقائية لمشاهدات الأقمار الصناعية، وجهات الاتصال الاتصالية، وحتى جداول زمنية كاملة للمهمات. يمكن لأنظمة التخطيط المبنية على الذكاء الاصطناعي أن تأخذ في الاعتبار عددًا كبيرًا من القيود (ديناميكا المدار، توفر الطاقة، نوافذ محطات الاستقبال الأرضية، إلخ) وتنتج خططًا مثالية في جزء صغير من الوقت الذي يحتاجه الفريق البشري boozallen.com boozallen.com. على سبيل المثال، تقدم شركات مثل Cognitive Space تخطيط مهام يعتمد على الذكاء الاصطناعي لكوكبات رصد الأرض: حيث يقوم برنامجهم بتحديد أولويات أهداف التصوير بشكل تلقائي، وتخصيص موارد الأقمار الصناعية، وجدولة مرات الاتصال الأرضي من خلال موازنة الأولويات والقيود في الوقت الفعلي aws.amazon.com aws.amazon.com. هذا النوع من الأتمتة الذكية يسمح لمشغل واحد بإدارة أسطول مكون من مئات الأقمار الصناعية بكفاءة. كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحسين المسارات المدارية – حيث توظف ناسا وجهات أخرى خوارزميات (وأحيانًا بالتعاون مع أبحاث الحوسبة الكمومية) لإيجاد مسارات أقل استهلاكًا للوقود للمركبات الفضائية، أو لتحسين تسلسل عمليات الرصد المتعددة الأهداف boozallen.com douglevin.substack.com. حتى في المهمات المأهولة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين خطط ولوجستيات المهمة. باختصار، تساعد خوارزميات التعلم الآلي والبحث التجريبي في تنسيق المهمات الفضائية بكفاءة أعلى، خاصة مع ازدياد تعقيد العمليات.
- مراقبة صحة الأقمار الصناعية والصيانة التنبؤية: تولد الأقمار الصناعية بيانات قياس عن بُعد مستمرة حول أنظمتها الفرعية، والآن تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه البيانات لاكتشاف الشذوذ والتنبؤ بالأعطال قبل حدوثها. من خلال استخدام التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة، يمكن للمشغلين الانتقال من الإصلاحات التفاعلية إلى تخطيط الصيانة الاستباقية – مما يطيل أعمار الأقمار الصناعية ويمنع الانقطاعات المكلفة. من الأمثلة البارزة على ذلك أقمار الطقس الاصطناعية GOES-R التابعة لـ NOAA، والتي تستخدم منذ عام 2017 نظام مراقبة ذكي متقدم قائم على الذكاء الاصطناعي (AIMS) لمراقبة صحة المركبة الفضائية asrcfederal.com asrcfederal.com. يقوم نظام AIMS بتحليل آلاف المعطيات من القياس عن بُعد (درجات الحرارة، الفولتية، مخرجات الحساسات، وغيرها) ويستخدم التعرف على الأنماط لاكتشاف التغيرات الطفيفة التي تسبق أعطال المعدات asrcfederal.com. ومن ثم يقوم بتنبيه المهندسين أو حتى تنفيذ إجراءات تصحيحية تلقائياً. ووفقاً لـ NOAA، يستطيع هذا النظام الذكي تحديد المشكلات واقتراح حلول في غضون دقائق أو ساعات في حين كان يتطلب من الخبراء أياماً لتشخيص المشكلات asrcfederal.com. كما أنه قد منع بالفعل التوقفات غير المخطط لها من خلال اكتشاف الحالات الشاذة (مثل تأثر كواشف الأجهزة بالإشعاع) وتمكين التعديلات أو إعادة التشغيل قبل حدوث الأعطال asrcfederal.com asrcfederal.com. وبالمثل، يستكشف مصنعو الأقمار الصناعية إمكانيات الذكاء الاصطناعي على متن الأقمار الصناعية لكشف الأعطال وعزلها واستعادتها (FDIR) – أي منح الأقمار الصناعية نوعاً من الذكاء الذاتي للصيانة. كما قد تستخدم مركبات الخدمة في المدار الذكاء الاصطناعي لتشخيص مشكلات الأقمار الصناعية. بشكل عام، تعمل تحليلات التنبؤ على تحسين موثوقية وصمود البنية التحتية الفضائية من خلال التنبؤ بالمشكلات بناءً على إشارات بيانات دقيقة asrcfederal.com asrcfederal.com.
- الاتصالات ونقل البيانات: الذكاء الاصطناعي يعزز الاتصالات الفضائية من خلال تقنيات مثل الراديو الإدراكي وإدارة الشبكات الآلية. أنظمة الراديو الإدراكي تستخدم الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لتوزيع الترددات ديناميكياً وضبط معايير الإشارة بشكل فوري، وهو أمر بالغ الأهمية مع زيادة كثافة استخدام الطيف في الفضاء. لقد أجرت ناسا تجارب على أجهزة راديو إدراكية تسمح للأقمار الصناعية باكتشاف واستخدام نطاقات الطيف غير المستخدمة بشكل ذاتي، دون الحاجة لانتظار أوامر من المراقبين الأرضيين nasa.gov nasa.gov. ومن خلال استشعار بيئة الترددات الراديوية وتوظيف الذكاء الاصطناعي، يمكن للقمر الصناعي تجنب التداخل وتحسين الإرسال إلى الأرض في الوقت الفعلي – تماماً مثل جهاز توجيه الواي فاي الذكي الذي يتنقل بين القنوات. هذا يعزز من كفاءة واعتمادية روابط الاتصال nasa.gov. يتم أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي في توجيه الشبكات في كوكبات الأقمار الصناعية القادمة، حيث ستنقل آلاف الأقمار الصناعية البيانات في شبكة متشابكة. يمكن لتعلم الآلة تحديد أفضل مسارات التوجيه وتوزيع النطاق الترددي بذكاء بناءً على الطلب على البيانات وظروف الروابط. بالإضافة إلى ذلك، تقلل معالجة البيانات على متن الأقمار (باستخدام الذكاء الاصطناعي) من كمية البيانات الخام التي يجب إرسالها إلى الأرض، مما يخفف من الحاجة إلى النطاق الترددي. فعلى سبيل المثال، تستخدم أقمار Φsat التابعة لوكالة الفضاء الأوروبية خوارزميات رؤية معتمدة على الذكاء الاصطناعي لتصفية الصور الملبدة بالغيوم في المدار، فلا يتم تنزيل سوى الصور المفيدة فقط esa.int. كما أن تقنيات الضغط المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكنها أيضاً ترميز البيانات بكفاءة أكبر – حيث يحمل Φsat-2 تطبيقاً للضغط الصور مدعوماً بالذكاء الاصطناعي يقلل بشكل كبير من حجم الملفات قبل إرسالها esa.int. في الاتصالات مع رواد الفضاء، تساهم المساعدات الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات الترجمة (مثل CIMON في محطة الفضاء الدولية) في تحسين التفاعل بين الإنسان والآلة. ومع تطور تكنولوجيا الاتصالات بالليزر وشبكات الجيل الخامس في الفضاء مستقبلاً، سيكون للذكاء الاصطناعي دور أساسي في إدارة موارد الشبكة والحفاظ على الاتصال بشكل ذاتي.
يعتمد مركبة بيرسيفيرانس الجوالة التابعة لوكالة ناسا على نظام ملاحة مستقل مدعوم بالذكاء الاصطناعي لعبور التضاريس الخطرة على سطح المريخ دون تحكم مباشر من البشر nasa.gov. يسمح له نظام “AutoNav” الموجود على متنه بتخطيط المسارات وتجنب العقبات في الوقت الفعلي، مما يزيد بشكل كبير من سرعة ومسافة القيادة مقارنة بالمركبات السابقة. هذه الاستقلالية ضرورية لاستكشاف المريخ بكفاءة نظراً لطول فترات التأخير في الاتصالات.
| السنة | الحدث المهم |
|---|---|
| السبعينيات–الثمانينيات | مفاهيم الذكاء الاصطناعي المبكرة: بدأت وكالات الفضاء في استكشاف الذكاء الاصطناعي للتحكم في المهام والأنظمة الخبيرة. |
يوضح هذا الجدول الزمني توجهاً واضحاً: ما بدأ كتجارب معزولة (مثل الوكيل عن بُعد) أدى إلى إدماج واسع النطاق للذكاء الاصطناعي في المركبات الفضائية بحلول عشرينيات القرن الحالي.كل إنجاز زاد من الثقة في أن الذكاء الاصطناعي يمكنه العمل بشكل موثوق في ظروف الفضاء.اليوم، تدمج جميع البعثات الفضائية المتقدمة تقريبًا بعض أشكال الذكاء الاصطناعي أو الاستقلالية، والاستثمار في الذكاء الاصطناعي الفضائي يتسارع على مستوى العالم.
التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي في تقنيات الفضاء
لقد تطور استخدام الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الفضائية من بدايات تجريبية ليصبح مكونًا أساسيًا في العديد من المهمات. تشمل الإنجازات الرئيسية:
الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي في الأنظمة الفضائية
برامج الحكومات والوكالات: تقوم الوكالات الوطنية للفضاء بإدماج الذكاء الاصطناعي بشكل نشط عبر برامجها العلمية والاستكشافية وبرامج الأقمار الصناعية. تستخدم ناسا الذكاء الاصطناعي من أجل زيادة استقلالية المركبات الجوالة، وتحليل بيانات علوم الكواكب، ورصد الأرض، وعمليات المهمات. على سبيل المثال، يعتبر مختبر تطوير الحدود التابع لناسا (FDL) شراكة بين القطاعين العام والخاص تستخدم الذكاء الاصطناعي لمواجهة تحديات مثل التنبؤ بالعواصف الشمسية (مما أدى إلى تطوير نموذج DAGGER) nasa.gov، رسم خرائط الموارد القمرية، ومراقبة صحة رواد الفضاء. يجري برنامج أرتميس القادم التابع لناسا اختبار مساعدين يعملون بالذكاء الاصطناعي (وكيل الصوت Callisto الذي طاف حول القمر) وتبحث في استخدام الذكاء الاصطناعي للأنظمة الذاتية على بوابة القمر المدارية. كما جعلت وكالة الفضاء الأوروبية (ESA) الذكاء الاصطناعي ركيزة من استراتيجيتها – فإلى جانب مهمات Φ-sat، يحتضن مختبر ɸ التابع للوكالة حلول الذكاء الاصطناعي في مجالات رصد الأرض والملاحة، كما تُطور مشاريع مثل تجنب التصادم الآلي من أجل الأمان الفضائي esa.int esa.int. وتستخدم وكالة الفضاء الأوروبية أيضًا الذكاء الاصطناعي على الأرض لإدارة الجدولة المعقدة لأجهزة الأقمار الصناعية والتعامل مع تدفق البيانات الهائل من المراصد. وكالات أخرى: أظهرت جاكسا (اليابانية) تطبيق الذكاء الاصطناعي في مركبات الإطلاق وتبحث في المسبارات التي يقودها الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، لاستكشاف الكويكبات)، كما أن روسكوزموس وCNSA (الصين) تستثمران كما يُقال في الاستقلالية الذاتية للأجهزة واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور ودعم رحلات الفضاء البشرية (يمتلك المسبار المريخي الصيني 2021 قدرة الملاحة الذاتية، وتناقش الصين إدارة الكوكبات الصناعية العملاقة بالذكاء الاصطناعي). وتستعمل الإدارة الوطنية الأمريكية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) حاليًا الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأقمار الصناعية وتطمح لاستخدامه لتحسين التنبؤات الجوية من خلال استيعاب بيانات الأقمار الصناعية nextgov.com. باختصار، ترى الجهود الحكومية الفضائية الذكاء الاصطناعي أساسياً لتعظيم العائد العلمي للمهمات وإدارة عمليات متزايدة التعقيد.
العسكرية والدفاع: تستثمر مجتمع الدفاع والأمن القومي بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي للفضاء، مدفوعًا بالحاجة إلى اتخاذ قرارات أسرع في بيئة مليئة بالتحديات وبيانات مكثفة boozallen.com boozallen.com.
الولايات المتحدةلوزارة الدفاع عدة برامج: على سبيل المثال، يهدف مشروع بلاك جاك التابع لـ DARPA إلى نشر نموذج أولي لكوكبة LEO من الأقمار الصناعية الصغيرة، حيث يتم تزويد كل منها بعقدة ذكاء صناعي Pit Boss لتنسيق الشبكة بشكل مستقل ومشاركة البيانات التكتيكية militaryembedded.com.الفكرة هي أن أسطولاً من الأقمار الصناعية العسكرية يمكنه اكتشاف الأهداف (مثل منصات إطلاق الصواريخ المتنقلة أو السفن) باستخدام أجهزة الاستشعار الموجودة على متنه، وأن يقرر بشكل تعاوني أي قمر صناعي لديه أفضل فرصة للمراقبة أو التتبع، ثم يقوم تلقائيًا بتوجيه ذلك القمر الصناعي لجمع البيانات وإرسالها – كل ذلك دون وجود جهاز تحكم مركزي militaryembedded.com boozallen.com.هذا النوع من سلسلة “من المستشعر إلى مطلق النار” المستقلة يقلل بشكل كبير من أوقات الاستجابة.الولايات المتحدة الأمريكيةتتبنى قوة الفضاء أيضًا الذكاء الاصطناعي من أجل الوعي بمجال الفضاء – تتبع الأجسام والتهديدات المحتملة في المدار.نظرًا لوجود آلاف الملاحظات يوميًا، تستخدم القوة الفضائية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لأتمتة عملية التعرف على الأقمار الصناعية الجديدة أو المناورات.يشير الخبراء إلى أن الذكاء الاصطناعي ضروري لمواكبة “التدفق الهائل لبيانات حركة المرور الفضائية” وللتمييز بسرعة بين الأحداث العادية والشذوذ أو الأعمال العدائية airandspaceforces.com airandspaceforces.com.المنظمات الدفاعية الحليفة (مثلفي أوروبا) يستكشفون أيضًا الذكاء الاصطناعي للمراقبة عبر الأقمار الصناعية، والإنذار بالصواريخ (الذكاء الاصطناعي لتصفية بيانات المستشعرات من الإنذارات الكاذبة)، والأمن السيبراني للأصول الفضائية.على صعيد القطاع الأرضي، تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في تخطيط المهام للأقمار الصناعية الدفاعية، بطريقة مشابهة للاستخدامات التجارية ولكن مع التركيز على المرونة (حيث يمكن للذكاء الاصطناعي إعادة تكوين الشبكات بشكل ذاتي إذا تعرضت الأقمار الصناعية للتشويش أو للهجوم).تستخدم وكالات الاستخبارات الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية واستخبارات الإشارات على نطاق واسع، كما هو مذكور في استخدام وكالة الاستخبارات الجغرافية الوطنية للذكاء الاصطناعي لتحليل الصور fedgovtoday.com.باختصار، تقوم الأنظمة الفضائية العسكرية بإدماج الذكاء الاصطناعي لتحقيق السرعة والكفاءة—سواء كان ذلك من خلال وحدة في الجيش تحصل على معلومات استخباراتية من الأقمار الصناعية بشكل أسرع عبر صور منسقة بالذكاء الاصطناعي، أو عبر مجموعة من الأقمار الصناعية الذاتية القيادة تعيد توجيه الاتصالات بعد فقدان إحدى العقد.تُعتبر هذه القدرات عوامل مضاعفة للقوة.ومع ذلك، هناك أيضًا قدر من الحذر: يؤكد أصحاب المصلحة في الدفاع على أهمية “الذكاء الاصطناعي الموثوق” – يجب أن تكون الخوارزميات قابلة للتفسير وموثوقة حتى يثق القادة في نتائجها fedgovtoday.com boozallen.com.تتواصل الجهود للتحقق من صحة واعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي للمهام الفضائية الحيوية.القطاع التجاري: تبنت شركات الفضاء الخاصة والشركات الناشئة الذكاء الاصطناعي بحماسة للحصول على ميزات تنافسية من حيث التكلفة والقدرات. تعتمد سبيس إكس، على سبيل المثال، بشكل كبير على الأتمتة والخوارزميات المتطورة (حتى وإن لم تُسم دائمًا “ذكاء اصطناعي”) – حيث تهبط صواريخ فالكون 9 بنفسها باستخدام رؤية الحاسوب ودمج المستشعرات، وتقوم مركبة Crew Dragon بعمليات الالتحام التلقائية بالكامل مع محطة الفضاء الدولية باستخدام الملاحة الموجهة بالذكاء الاصطناعي وتصوير LIDAR space.com. ويقال إن أقمار ستارلينك الصناعية التابعة لسبيس إكس مزودة بنظام تجنب اصطدام ذاتي يستخدم بيانات التتبع لتجنب الحطام أو الأقمار الصناعية الأخرى بدون تدخل بشري، وهو أمر ضروري لكوكبة ميغا تضم أكثر من 4000 قمر صناعي. شركات مراقبة الأرض مثل Planet Labs تعتمد عمليًا على الذكاء الاصطناعي في أعمالها: حيث تدير بلانيت حوالي 200 قمر صناعي للتصوير وتستخدم التعلم الآلي في السحابة لتحليل تدفق الصور اليومي (الكشف عن التغيرات والأشياء والشذوذات) للعملاء fedgovtoday.com. وبالمثل، تستخدم Maxar Technologies وBlackSky الذكاء الاصطناعي لتشغيل خدماتها التحليلية (مثل تحديد معدات عسكرية أو آثار الكوارث الطبيعية في الصور). في مجال التصنيع، تستخدم شركات ناشئة مثل Relativity Space طابعات ثلاثية الأبعاد مدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتغذية راجعة قائمة على التعلم الآلي لتحسين إنتاج الصواريخ nstxl.org – يتعلم الذكاء الاصطناعي في المصنع من كل عملية طباعة لتحسين الجودة والسرعة. مشغلو الأقمار الصناعية يتجهون لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الشبكات؛ فعلى سبيل المثال، تستخدم الشركات التي تدير أساطيل كبيرة من الأقمار الصناعية للاتصالات جدولة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتوجيه الحركة وتوزيع الترددات بشكل ديناميكي. توفر شركة Cognitive Space، التي سبق ذكرها، منصة العمليات الذكية الخاصة بها لكل من مشغلي الكوكبات التجارية والحكومات. حتى عمالقة الصناعات الجوية التقليدية لديهم مبادرات مخصصة للذكاء الاصطناعي: أنشأت لوكهيد مارتن “مصنع الذكاء الاصطناعي” لتدريب الشبكات العصبية على المحاكاة المتقدمة وهي تطير مهمات SmartSat التجريبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (إحداها استخدمت وحدة الذكاء الاصطناعي Jetson من NVIDIA لمعالجة الصور على متن القمر الصناعي) developer.nvidia.com developer.nvidia.com. كما بدأت إيرباص وThales Alenia بدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في أقمارها القادمة والتعاون مع شركات الذكاء الاصطناعي (مثل شراكة إيرباص مع IBM من أجل مشروع CIMON، وThales مع شركات تحليلات الصور الطيفية الفائقة). من الواضح أن الاتجاه في القطاع التجاري يعتبر الذكاء الاصطناعي أساسًا لأتمتة العمليات (تقليل الحاجة للموظفين)، وزيادة أداء الأنظمة وتمكين خدمات بيانات جديدة. يشمل ذلك الإطلاق (صواريخ ذاتية القيادة)، والأقمار الصناعية (معالجة على متنها)، والتحليلات اللاحقة (تحويل بيانات الفضاء الخام إلى رؤى باستخدام الذكاء الاصطناعي).
الأسس التقنية التي تمكن الذكاء الاصطناعي في الفضاء
- الحوسبة على الحافة على متن المركبة: أحد التغيرات الأساسية كان في تحسين عتاد الحوسبة المؤهل للفضاء، مما يسمح بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة محلياً على المركبات الفضائية.
يتطلب تحقيق قدرات الذكاء الاصطناعي في الفضاء التغلب على تحديات تقنية فريدة. تشمل الممكنات الرئيسية:
يُعتبر قمر ESA Φsat-2، الذي أُطلق في عام 2024، من أوائل الأقمار الصناعية التي صُممت خصيصاً للاستفادة من الذكاء الاصطناعي على متنها. وبأبعاد لا تتجاوز 22×10×33 سم، يحمل هذا القمر الصناعي مكعب القوي معالجاً مشتركاً للذكاء الاصطناعي ليقوم بتحليل الصور أثناء وجوده في المدار – حيث ينفذ مهام مثل كشف السحب، توليد الخرائط، وكشف السفن والحرائق تلقائياً قبل إرسال البيانات إلى الأرض esa.int. ومن خلال معالجة البيانات على الحافة، يستطيع Φsat-2 إرسال المعلومات المفيدة والمحللة مسبقاً فقط إلى الأرض، مما يقلل بشكل كبير من احتياجات النطاق الترددي ويوفر رؤى آنية من الفضاء. وتبرز هذه المهمة التقارب التكنولوجي بين الأجهزة المصغرة وبرمجيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ضمن قمر صناعي صغير للغاية.
فوائد تطبيق الذكاء الاصطناعي في الفضاء
يساهم دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الفضاء في تحقيق العديد من الفوائد:
- تحسين الاستقلالية واتخاذ القرار في الوقت الفعلي: يسمح الذكاء الاصطناعي للمركبات الفضائية باتخاذ قرارات فورية على متنها دون الحاجة لانتظار تعليمات من الأرض. هذا الأمر بالغ الأهمية في المهام البعيدة (مثل المركبات الجوالة على المريخ أو المجسات في الفضاء العميق) حيث تتراوح فترات التواصل بين دقائق وساعات. من خلال التصرف محليًا، يمكّن الذكاء الاصطناعي الاستجابة السريعة للأحداث الديناميكية – حيث يمكن للمركبة الجوالة التوقف لتجنب خطر اللحظة التي ترصده فيها كاميراتها، أو يمكن للقمر الصناعي أن ينحرف لتفادي الحطام خلال ثوانٍ فقط من التنبيه. باختصار، يمنح الذكاء الاصطناعي مستوى من الاعتماد على الذات يسمح باستمرار المهام بأمان وكفاءة حتى في حال انقطاع الاتصال. وهذا يقلل أيضًا من الحاجة للمراقبة البشرية المستمرة. على سبيل المثال، أظهر عرض “الوكيل البعيد” أن الذكاء الاصطناعي يمكنه معالجة أعطال المركبة الفضائية بنفسه وفي الوقت الحقيقي jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov. ومؤخرًا، أظهر اختبار Sentinel-2 للكشف عن حرائق الغابات أن اكتشاف المخاطر (مثل حرائق الغابات أو النقل غير القانوني) مباشرة على متن القمر الصناعي يوفر تنبيهات شبه فورية للجهات المستجيبة، مقارنة بتأخير قد يصل إلى ساعات أو أيام إذا تم كل المعالجة على الأرض sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. بشكل عام، يمكن للذكاء الاصطناعي الذاتي “في موقع الحدث” أن يزيد بشكل كبير من وتيرة المهام والعائد العلمي.
- الكفاءة في معالجة البيانات: تجمع المركبات الفضائية اليوم بيانات أكثر بكثير مما يمكن إرساله إلى الأرض بسبب محدودية النطاق الترددي. توفر الذكاء الاصطناعي حلاً من خلال تصفية وضغط وأولوية البيانات عند المصدر. يمكن للأقمار الصناعية استخدام خوارزميات الرؤية الخاصة بالذكاء الاصطناعي لاختيار أكثر الصور إثارة للاهتمام أو ضغط البيانات بذكاء (كما يفعل القمر Φsat-2 مع ضغط الصور على متنه esa.int)، حيث ينقل محتوى ثري بالمعلومات ويتجاهل التكرار أو الصور المحجوبة. هذه الفرز الذكي للبيانات يعظم من قيمة كل دقيقة اتصال مع الأرض. على سبيل المثال، قام الذكاء الاصطناعي في Φsat-1 بإهمال البكسلات المغطاة بالغيوم بحيث وصل إلى المحللين صور مفيدة أكثر بنسبة 30% بدلاً من صور مليئة بالغيوم فقط esa.int. وبالمثل، يمكن للذكاء الاصطناعي دمج بيانات أجهزة الاستشعار متعددة المصادر على متن القمر الصناعي لتقليل الحجم – على سبيل المثال عبر توليف تقرير حدث عالي المستوى من عدة قياسات بدلاً من إرسال جميع البيانات الأولية. تعتبر هذه الكفاءة حاسمة للبعثات مثل كوكبات مراقبة الأرض، حيث يمكن للتصوير المستمر أن يشبع محطات الاستقبال الأرضية دون تصفية البيانات فوراً. أما على جانب الأرض، فيساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في إدارة فيض البيانات: تقوم نماذج التعلم الآلي بتمشيط تيرابايتات من الصور أو البيانات لتحديد الشذوذ أو الأهداف ذات الأهمية، مما يقلل بشكل كبير من عبء العمل اليدوي ويضمن عدم فقدان المعلومات الهامة. في جوهر الأمر، يعمل الذكاء الاصطناعي كقيّم ذكي للبيانات، ليضمن أننا نحصل على المزيد من الرؤى من فرص الاتصال المحدودة.
- تعزيز عمليات المهام وقابليتها للتوسع: يتيح الأتمتة من خلال الذكاء الاصطناعي إمكانية إدارة عمليات أكثر تعقيدًا بكثير مما يمكن تحقيقه يدويًا. يمكن لنظام تحكم واحد يعتمد على الذكاء الاصطناعي أن ينسق عشرات المركبات الفضائية، وجدولة آلاف الملاحظات، أو التعامل مع إعادة التخطيط السريعة استجابةً للتغيرات – وهي مهام قد ترهق المشغلين البشر من حيث الحجم والسرعة. أصبح ذلك أمرًا بالغ الأهمية مع نشر التجمعات الضخمة للأقمار الصناعية والقيام بمهام متعددة العناصر. كما يمكن للجدولة الأمثل وتوزيع الموارد المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أن تحسن بشكل كبير من استغلال الموارد (حساسات الأقمار الصناعية، وقت الهوائيات، الوقود) من خلال إيجاد حلول مثالية قد يتغاضى عنها البشر. على سبيل المثال، قد يعزز برنامج جدولة قائم على الذكاء الاصطناعي إنتاجية كوكبة أقمار التصوير من خلال ضمان عدم تكرار التغطية وإعادة توجيه الأقمار بشكل ديناميكي للأهداف العاجلة (مثل الكوارث الطبيعية المفاجئة) خلال دقائق. الذكاء الاصطناعي أيضًا لا يتعب ويمكنه مراقبة الأنظمة على مدار الساعة دون تشتت الانتباه، ويقوم بالإبلاغ عن المشكلات فورًا. الموثوقية تتحسن نتيجة لذلك – يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف وتصحيح الانحرافات الصغيرة قبل أن تتفاقم. وقد نسب برنامج GOES-R الفضل في إطالة عمر المهمة الفضائية إلى المراقبة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التي منعت حدوث أعطال asrcfederal.com asrcfederal.com. من ناحية التكلفة، يقلل الذكاء الاصطناعي والأتمتة من كثافة العمالة: إذ يمكن للوكالات تشغيل عدد أكبر من الأقمار الاصطناعية دون الحاجة إلى فرق تحكم في المهام أكبر بكثير. وقد أثبتت سبيس إكس ذلك من خلال تحليق أسطول من معززات فالكون 9 التي تهبط ذاتيًا – مما يلغي الحاجة (والمخاطر) للعمليات اليدوية لاستعادة المعززات، كما أنها تدير آلاف أقمار ستارلينك بفريق صغير نسبيًا، وذلك بفضل الأنظمة الذاتية جزئيًا. وباختصار، يجعل الذكاء الاصطناعي العمليات الفضائية أكثر قابلية للتوسع، وكفاءة، ومرونة، مما يؤدي بدوره إلى خفض التكاليف وزيادة طموح المهام التي يمكننا تنفيذها.
- قدرات وخدمات جديدة: الذكاء الاصطناعي لا يقوم فقط بتحسين العمليات الحالية – بل يفتح أيضًا مفاهيم جديدة تمامًا للمهام. بعض الأمور لم يكن من الممكن تحقيقها قبل الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، الأجهزة العلمية التكيفية (مثل جهاز PIXL على متن العربة الجوالة بيرسيفيرانس الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد ميزات الصخور التي يجب تحليلها jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov) يمكنها إجراء تحقيقات كانت ستكون غير عملية مع التوجيه المستمر من الأرض. الأقمار الصناعية السرب يمكن أن تنسق الملاحظات (على سبيل المثال، لتقنيات الرادار ذي الفتحة الاصطناعية أو التصوير من عدة زوايا) من خلال تعاون الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بإجراء قياسات معقدة كمجموعة واحدة. يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين مركبات فضاء “تفكر” تعيد تشكيل نفسها ديناميكيًا – فقد تقوم الأقمار الصناعية المستقبلية بتوزيع الطاقة أو تغيير أوضاع الحساسات تلقائيًا باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف المهمة وسط الظروف المتغيرة. في مدار الأرض، أصبحت تحليلات الجغرافيا المكانية المدعومة بالذكاء الاصطناعي خدمة في حد ذاتها: تبيع الشركات تنبيهات مثل “هناك مبنى جديد عند هذه الإحداثيات” أو “صحة المحاصيل تتدهور في هذه المنطقة”، والتي يتم توليدها عبر تحليل الذكاء الاصطناعي لبيانات الأقمار الصناعية. هذا النوع من خدمات الرؤى الآنية عن الأرض لم يكن ممكنًا على نطاق عالمي بدون الذكاء الاصطناعي. في استكشاف الفضاء، قد يسمح الذكاء الاصطناعي بأنماط جديدة كليًا من الاستكشاف، مثل الروبوتات أو الطائرات المسيرة التي يمكنها الاستطلاع تلقائيًا قبل البعثة الرئيسية، أو المسبارات التي تبحث بشكل مستقل عن مؤشرات الحياة وتتخذ قرارات حول جمع العينات – لتجري العلوم في الموقع بطرق نعتمد فيها حاليًا على العلماء في الأرض. حتى المهام البشرية تستفيد، حيث يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي مساعدة الطواقم في التشخيصات أو الترجمة أو العمليات الحسابية المرهِقة ذهنيًا، مما يزيد فعليًا من قدرة الطاقم الصغير. الخلاصة هي أن الذكاء الاصطناعي يوسع ما يمكن لأنظمة الفضاء القيام به، مما يمكّن البعثات من أن تكون أكثر طموحًا وتكيفًا من أي وقت مضى.
تحديات نشر الذكاء الاصطناعي في الفضاء
على الرغم من أن الفوائد كبيرة، إلا أن استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئة الفضاء يأتي مع تحديات وقيود كبيرة:
- قيود الحوسبة (الطاقة، المعالجة، الذاكرة): تمتلك المركبات الفضائية ميزانيات طاقة محدودة وعادةً ما تحتوي على عتاد معالجة متواضع مقارنةً بالحوسبة الأرضية. كما أن المعالجات عالية الأداء تولد حرارة يجب تبديدها في الفراغ. تشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي (وخاصة الشبكات العصبية العميقة) يمكن أن يكون مكثفًا حسابيًا ويستهلك الكثير من الطاقة. التحدي هو إما تصميم ذكاء اصطناعي خفيف بما يكفي أو توفير قوة حوسبة أكبر على متن المركبة دون تجاوز حدود الحجم/الوزن/الطاقة. تم إحراز بعض التقدم (كما نوقش مع المعالجات الجديدة)، لكن معالجات المركبات الفضائية لا تزال متأخرة كثيرًا عن الخوادم المتطورة. يجب على المهندسين موازنة عبء عمل الذكاء الاصطناعي مع استهلاك الطاقة بعناية – فمثلًا، قد يعمل ذكاء اصطناعي لمعالجة الصور فقط عندما تكون المركبة في ضوء الشمس للاستفادة من الطاقة الشمسية ويكون في وضع السكون أثناء الكسوف. أشار تجربة الذكاء الاصطناعي على متن ساتل Sentinel-2 إلى أن تكرار المعالجة الأرضية في المدار هو “مكثف حسابيًا وصعب التنفيذ مع الموارد المحدودة على متن المركبة” sentinels.copernicus.eu. كان على الفريق تطوير خوارزميات موفرة للطاقة وحتى تقنية مخصصة للمواءمة منخفضة الكمون لجعل الأمر ممكنًا sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. هذا يؤكد مدى أهمية كل دورة للمعالج وكل وات في الفضاء. علاوة على ذلك، الذاكرة محدودة – النماذج التي حجمها مئات الميجابايت على الأرض يجب تقليمها أو تحويلها لتصبح بمقدار بضعة ميجابات فقط لتناسب ذاكرة المركبة. باختصار، بيئة الفضاء تفرض على مهندسي الذكاء الاصطناعي تحسين الكفاءة لأقصى حد، وليس كل خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن تطبيقها بسهولة دون تبسيط كبير.
باختصار، نشر الذكاء الاصطناعي في الفضاء ليس بالأمر السهل. فهو يتطلب هندسة متقدمة لصنع أنظمة فعالة، قوية، وجديرة بالثقة بما يكفي للفضاء. غالباً ما تبدأ المهام باستخدامات محافظة للذكاء الاصطناعي (دعم اتخاذ القرار، أدوار استشارية، أو أنماط شبه ذاتية) ولا توسع من الاستقلالية تدريجياً إلا مع بناء الثقة. ومع ذلك، تتجه الأمور تدريجياً نحو تجاوز هذه التحديات، من خلال تحسين التكنولوجيا (مثل شرائح الذكاء الاصطناعي المقاومة للإشعاع) والأساليب (مثل التحقق الأفضل واختبار الأنظمة أثناء العمل في المدار).
الاتجاهات المستقبلية ومسارات البحث
تَعِد السنوات القادمة بتعميق دور الذكاء الاصطناعي في أنظمة الفضاء. تشمل الاتجاهات الرئيسية ومجالات البحث:
- استكشاف الفضاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي: سيكون الذكاء الاصطناعي في قلب بعثات الاستكشاف من الجيل القادم. من المتوقع أن يكون للمستكشفين الروبوتيين القادمين – سواء كانوا مركبات جوالة على سطح المريخ أو روبوتات قمرية أو مجسات فضائية بعيدة – مستويات متزايدة من الاستقلالية. ستحتاج طائرة دراجون فلاي الدوارة التابعة لناسا (المقرر أن تستكشف تيتان في ثلاثينيات القرن الحالي) إلى الذكاء الاصطناعي للتنقل عبر تضاريس وغلاف تيتان الجوي المجهولين، بحيث تقود نفسها بشكل أساسي حول قمر زحل إلى عدة مواقع علمية. وبالمثل، من المرجح أن تستخدم بعثات المريخ المستقبلية (مثل المركبات الجوالة لجلب عينات) الذكاء الاصطناعي للالتقاء الذاتي مع حاويات العينات أو اتخاذ قرارات علمية حول العينات التي سيتم جمعها. ومع التخطيط لبعثات بشرية إلى المريخ، سيساعد الذكاء الاصطناعي الطواقم في إدارة الموائل، والتنقل على السطح، والتحليل العلمي في الوقت الفعلي (لأن رواد الفضاء لا يمكن أن يكونوا خبراء في كل شيء، يمكن أن يساعدهم مساعد بالذكاء الاصطناعي في تحديد المعالم الجيولوجية أو البحث عن علامات الحياة في البيانات). العلم القائم على الذكاء الاصطناعي هو موضوع رئيسي: فبدلاً من جمع البيانات وإرسالها إلى الأرض فقط، ستقوم المركبات الفضائية بشكل متزايد بتحليل البيانات على متنها لتحديد ما هو المثير للاهتمام. يستخدم الباحثون مصطلح “الاستقلالية العلمية” – أي مركبة فضائية تعرف ما يجب أن تبحث عنه ويمكنها تعديل مهمتها لمتابعة اكتشافات مثيرة دون الحاجة إلى كثير من التواصل مع الأرض nas.nasa.gov. كما ستستخدم البعثات بين الكواكب الذكاء الاصطناعي لإدارة الأعطال في بيئة الفضاء العميق القاسية، حيث يمكن أن يعني الاستجابة السريعة الفرق بين استمرار المهمة أو خسارتها. وهناك حتى تصور لـمستكشفين بالذكاء الاصطناعي يمكنهم العمل في بيئات شديدة الخطورة على البشر أو المجسات التقليدية – على سبيل المثال، قد يبحث روبوت جليدي مستقبلي في أوروبا مزود بالذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن الحياة الميكروبية في المحيطات الجوفية، ويتخذ قرارات فورية حول العينات التي يجب تحليلها. عموماً، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره ممكناً أساسياً لاستكشاف أبعد وأسرع – والقيام بمزيد من العلم مع تحكم مباشر أقل. لدى وكالات الفضاء خرائط طريق واضحة لذلك (مثل استراتيجية ناسا لاستكشاف الذكاء الاصطناعي لعام 2040 captechu.edu)، والتي تتوقع الذكاء الاصطناعي كـ”مساعد ذكي” للمستكشفين البشريين ووكيل مستقل للروبوتات.
- الكوكبات الصناعية المستقلة والكوكبات الضخمة: مع الزيادة الهائلة في عدد الأقمار الصناعية النشطة، سيعتمد إدارة هذه الأساطيل بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي والأتمتة. من المحتمل أن نرى كوكبات مدعومة بالذكاء الاصطناعي حيث تتواصل الأقمار الصناعية عبر الروابط البينية وتتخذ قرارات جماعية. في كوكبات الاتصالات، قد يعني ذلك توجيه بيانات ديناميكي عبر الشبكة بناءً على الازدحام، أو ضبط الأقمار الصناعية للطاقة والترددات تلقائيًا لتقليل التداخل فيما بينها (تطبيق فضائي لتحسين الشبكات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي). أما في كوكبات مراقبة الأرض، فقد تتبادل الأقمار الصناعية المعلومات حول الأهداف – إذا اكتشف ذكاء صناعي في أحد الأقمار الصناعية شيئًا (مثل حريق غابات)، يمكنه تنبيه الأقمار الأخرى لإعادة جدولة مهامها والتقاط ملاحظات مكملة، وكل ذلك بشكل مستقل. وستحتاج الكوكبات أيضًا للحفاظ تلقائيًا على تهيئتها المدارية؛ يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في الطيران التشكلي المتواصل، للحفاظ على الأقمار الصناعية في مواقع نسبية دقيقة (كما ستختبر مهمة بروبا-3 المزدوجة القادمة لوكالة الفضاء الأوروبية دقة الطيران التشكيلي وربما مع توجيه ذكاء اصطناعي). مع الكوكبات الضخمة في مدار الأرض المنخفض (عشرات الآلاف من الأقمار مثل ستارلينك، ون ويب، ومشروع كويبر من أمازون)، يصبح تجنب التصادمات وتنسيق الحركة مهامًا ضخمة – وهنا، من المرجح أن يشكل الذكاء الاصطناعي العمود الفقري لأنظمة إدارة حركة الفضاء، متابعًا كل قمر صناعي ومنفذًا مناورات تجنب ضمن تنسيق عالمي بحيث لا يجعل تفادي قمر لمسار واحد يصطدم بآخر. ونتوقع أيضًا المزيد من الذكاء الاصطناعي البيني بين الأقمار الصناعية: خوارزميات ذكاء اصطناعي موزعة تعمل عبر عدة أقمار صناعية لحل المشكلات بشكل تعاوني (مثل شبكة عصبية غير مركزية في الفضاء). على سبيل المثال، يمكن أن تعالج مجموعة من الأقمار الصناعية صورة ما بشكل جماعي عن طريق تولي كل واحد جزء من المهمة، أو تنفيذ مهمة استشعار موزعة حيث يتولى الذكاء الاصطناعي في كل قمر صناعي جزءًا من حساب أكبر (مثل رسم خريطة لبنية ثلاثية الأبعاد من عدة نقاط رؤية). الاتجاه الأساسي هو الانتقال من أقمار صناعية ذكية منفردة إلى أسراب ذكية من الأقمار الصناعية. هذا سيغير طريقة فهمنا للمهام – بدلاً من قمر صناعي واحد = مهمة واحدة، سنحصل على كوكبات منسقة بالذكاء الاصطناعي تحقق أهداف المهمات كنظام موحد. تعمل وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة (DARPA) وجهات أخرى بنشاط في هذا المجال (مثل منهجية نظام الأنظمة للوصول للفضاء من داربا). تحقيق هذا يتطلب اتصالات روابط متقاطعة موثوقة وبروتوكولات موحدة لتمكين الأقمار من التحدث والتفكير معًا. النتائج قد تشمل مرونة محسنة (إذا فشل قمر صناعي، تعوض الأقمار الأخرى)، تغطية عالمية لحظية مع تغيير ذكي لمهام الأقمار، وتقليل الحاجة لتدخل الإنسان في إدارة الكوكبات الروتينية.
- التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في الفضاء: في مجال رحلات الفضاء البشرية، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً متزايداً كمساعد للطاقم وشريك في المهام. من المرجح أن تتضمن المركبات الفضائية والمساكن المستقبلية (مثل تلك الخاصة بقاعدة القمر أرتميس أو سفينة نقل إلى المريخ) أنظمة ذكاء اصطناعي لإدارة دعم الحياة، وتحسين استهلاك الطاقة والحرارة، واكتشاف أعطال الأنظمة – بحيث يكون بمثابة “قائد آلي” للمسكن يتولى المهام الروتينية أو الحرجة المستمرة لكي يتفرغ رواد الفضاء للاستكشاف. رأينا تلميحاً مبكراً لهذا مع CIMON على متن محطة الفضاء الدولية، وفي المستقبل قد يكون لدينا أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة قادرة على المحادثة يمكنها الإجابة على أسئلة الرواد (“كيف أصلح مشكلة مرشح الهواء هذه؟” مع الاطلاع على الكتيبات) أو حتى تقديم المشورة الطبية من خلال مقارنة الأعراض بقاعدة بيانات طبية. تعمل ناسا على مفاهيم المساعد الافتراضي (تجارب Analog-1 التابعة لوكالة الفضاء الأوروبية اختبرت بعض التفاعل بين الإنسان والروبوت، وبرنامج أبحاث الإنسان التابع لناسا يدرس الدعم الشبيه بالوكيل للعزلة). بحلول ثلاثينيات هذا القرن، قد يكون لدى رواد الفضاء رفيق ذكاء اصطناعي في مهام الفضاء العميق لمراقبة حالتهم الإدراكية والعاطفية (لمساعدة في التخفيف من التحديات النفسية للمهام الطويلة) وليكون حلقة وصل مع مركز التحكم الأرضي من خلال تلخيص الاتصالات أو معالجة الزيارات الروتينية. التشغيل عن بعد مجال آخر – قد يستخدم الرواد الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تشغيل العربات الجوالة أو الطائرات بدون طيار عن بعد على سطح كوكبي (حيث يوفر الذكاء الاصطناعي الاستقرار الذاتي أو تجنب العقبات، مما يسهل مهمة الرائد). باختصار، سيعزز الذكاء الاصطناعي إنتاجية الإنسان وسلامته: إذا كان رائد الفضاء يقوم بإصلاح معقد، يمكن للذكاء الاصطناعي التأكد من عدم تفويت أي خطوة، وضبط البيئة، أو حتى تشغيل ذراع روبوتية ثانية بشكل متزامن مع الإنسان. غالباً ما يُطلق على هذا التعاون اسم “الأتمتة المعرفية” – الذكاء الاصطناعي يتولى العبء الإدراكي الكبير في الإجراءات وحل المشكلات، بتوجيه من الإنسان. مثال واقعي قريب هو خطة ناسا لاستخدام تقنية مساعد الصوت أليكسا (من أمازون) المكيّفة للفضاء، والتي تم استعراضها (بشكل محدود) على مركبة أوريون الفضائية خلال مهمة أرتميس 1. قد تتكامل النسخ المستقبلية مع أنظمة المركبة الفضائية – فيستطيع رائد الفضاء أن يقول “كمبيوتر، شخص حالة ألواحنا الشمسية”، وسيجمع الذكاء الاصطناعي البيانات ويرد بإجابة. الهدف النهائي هو جعل المهمات المأهولة أكثر استقلالية عن الأرض – وهو أمر إلزامي كلما ابتعدنا (حيث يعني تأخير سرعة الضوء والانقطاعات في الاتصال أن الطاقم يجب أن يكون معتمداً على ذاته). ستخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي المعدة للاستخدام البشري للكثير من الاختبارات والتحقق، لكن التقدم في مساعدين الذكاء الاصطناعي والروبوتات في القطاع الاستهلاكي يتغذى تدريجياً في التطبيقات الفضائية.
- الذكاء الاصطناعي في المهمات بين الكواكب والفضاء العميق: كلما اتجهت المهمات إلى أبعد (المريخ، الكويكبات، الكواكب الخارجية، وما بعد ذلك)، يصبح الذكاء الاصطناعي ليس مفيدًا فحسب، بل غالبًا ضروري. أحد الأسباب الكبيرة هو زمن تأخر الاتصال – في المريخ، يستغرق وصول الإشارة باتجاه واحد 4–20 دقيقة؛ وفي المشتري يتجاوز 30 دقيقة. لا يمكن التحكم بمركبة فضائية عند المشتري أو زحل مباشرة من الأرض. لذلك، ستحتاج المجسات المستقبلية للفضاء العميق إلى الذكاء الاصطناعي في الملاحة (الملاحة البصرية باستخدام الأقمار/النجوم، وتجنب المخاطر في الوقت الفعلي للرواد)، وللاستقلالية العلمية (اختيار العينات التي سيتم جمعها من مذنب مثلًا، أو تحديد كيفية تعديل المدار لمراقبة شيء مثير للاهتمام بشكل أفضل)، ولإدارة الأعطال على متن المركبة (لأن انتظار ساعة لطلب الاستشارة من الأرض قد يعني فقدان المهمة). مشاريع مثل مسبار يوروبا المقترح من ناسا درست استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد الأهداف – الهبوط بالقرب من معالم مثيرة للاهتمام ثم قيام ذكاء المركبة الاصطناعي باختيار عينات الجليد التي سيذيبها ويحللها بحثًا عن مؤشرات الحياة استنادًا إلى قراءات المستشعرات. بالإضافة لذلك، قد تستكشف أسراب مستقلة من المجسات الصغيرة بيئات مثل حلقات زحل أو كهوف المريخ؛ تنسيق تلك الأسراب بعيدًا عن الأرض سيتطلب سيطرة محلية معتمدة على الذكاء الاصطناعي. حتى جدولة شبكات الاتصالات بالفضاء العميق نفسها قد تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوزيع وقت الاتصال بين العديد من المهمات البعيدة بشكل مثالي، خاصةً مع إرسال المزيد من المجسات. هناك أيضًا مفهوم متقدم هو الاستدلال العلمي على متن المركبة: تخيل تلسكوبًا مثل جيمس ويب أو مرصد فضاء مستقبلي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد ما إذا تم اكتشاف حدث عابر (كـسوبرنوفا أو انفجار أشعة غاما) في بياناته في الوقت الفعلي، ثم يعيد التوجيه أو يضبط المراقبة تلقائيًا لالتقاطه – أي إجراء الاكتشاف والمتابعة على متن المركبة مباشرة. يمكن أن يعزز ذلك العائد العلمي بشكل كبير من خلال الاستجابة بسرعة أكبر من عمليات البشر في الحلقة، خاصةً للأحداث العابرة. من المرجح أيضًا أن نرى الذكاء الاصطناعي مستخدمًا في تخطيط المسارات المعقدة التي تعتمد على الجاذبية المتعددة أو الإبقاء على المدار حول نقاط مدارية غير مستقرة (مثل مدار البوابة حول القمر) – وهي مهام ذات مساحة بحث ضخمة ويستطيع الذكاء الاصطناعي إيجاد حلول لها بكفاءة أكبر. باختصار، كلما ابتعدت المهمات وازدادت مدتها، كلما اعتمدت أكثر على الذكاء الذكي على متن المركبة، مما يجعل استكشاف الفضاء العميق وتطور الذكاء الاصطناعي يسيران جنبًا إلى جنب.
- الذكاء الاصطناعي في الكوكبات الساتلية والكوكبات الضخمة: (تمت تغطيتها أعلاه في الكوكبات الذاتية، ولكن لتوضيح الكوكبات الضخمة تحديدًا.) مع وجود عشرات الآلاف من الأقمار الصناعية لتوفير الإنترنت العالمي المستمر (ستارلينك وغيرها)، فإن التحكم اليدوي أمر غير ممكن. من المحتمل أن تستخدم الكوكبات الضخمة المستقبلية درجة عالية من الذكاء الاصطناعي المركزي واللامركزي. يقوم الذكاء الاصطناعي المركزي (على الخوادم الأرضية) بتحليل حالة الشبكة العامة وإصدار تعديلات عالية المستوى (مثل نقل الأقمار بين المستويات المدارية لتخفيف الازدحام، أو تحسين تسليم المحطات الأرضية استنادًا إلى توقعات الطلب من المستخدمين). يتيح الذكاء الاصطناعي الموزع (على متن الأقمار الصناعية) للأقمار التفاوض على استخدام الطيف محليًا وأداء تجنب التصادم بشكل تعاوني. التعلم الموحد هو مفهوم قد ينطبق هنا – يمكن للأقمار الصناعية تدريب نماذج صغيرة محليًا على بيانات مدارية ومشاركة الرؤى مع نظام مركزي دون الحاجة إلى مجموعات بيانات كاملة لكل قمر، مما يحسن الاستجابة لطقس الفضاء أو استراتيجيات تعويض السحب الجماعي. هناك توجه آخر هو فكرة “الحمولات الذكية”: على سبيل المثال، في مجموعات التصوير الفضائي حيث يتم تحليل صور كل قمر صناعي بواسطة الذكاء الاصطناعي في المدار، وبالتالي لا يتم نقل إلا الأحداث المهمة فقط. مع تزايد عدد أقمار التصوير، سيكون هذا أمرًا حيويًا لتجنّب إغراق المحللين الأرضيين بالصور المتكررة وغير الضرورية. تستكشف العديد من الشركات بالفعل وجود الذكاء الاصطناعي على “طرف” الكوكبة لهذا السبب (مثل Satellogic وغيرها الذين تحدثوا عن معالجة الصور على المدار). في كوكبات الاتصالات، يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة وصلات الليزر بين الأقمار – وإعادة تكوين بنية الشبكة ديناميكيًا لتجنب الأعطال أو تقليل زمن الاستجابة لمنطقة محددة أثناء أوقات الذروة. في الأساس، ستعمل الكوكبات الضخمة مثل آلات موزعة عملاقة، ويعد الذكاء الاصطناعي نظام التشغيل الذي يديرها. هناك أيضًا اعتبار ناشئ بشأن تنسيق حركة الفضاء بين الكوكبات المختلفة – ربما قد تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي المحايدة بالوساطة بين، على سبيل المثال، ستارلينك وكوكبة شركة أخرى لضمان تجنّب التداخل وتقاسم المدارات بشكل آمن. قد تفرض الجهات التنظيمية مثل هيئة الاتصالات الفيدرالية الأمريكية والجهات الدولية متطلبات بوجود قدرات تنسيق ذاتي تلقائية في الأقمار المستقبلية للتعامل مع هذا البيئات المعقدة متعددة الجهات الفاعلة. كل هذا يشير إلى مستقبل يصبح فيه الفضاء المداري للأرض نظامًا نشطًا ومستقلاً لإدارة الأقمار الصناعية – “إنترنت الأشياء الفضائي” – مع الذكاء الاصطناعي كمادة لاصقة تربط هذا النظام ببعضه البعض.
- الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي في الفضاء: على الرغم من أنها لا تزال في مراحلها الأولى، فإن دمج الحوسبة الكمومية مع الذكاء الاصطناعي (“الذكاء الاصطناعي الكمومي”) قد يكون في النهاية عامل تغيير كبير لتطبيقات الفضاء. يمكن لأجهزة الكمبيوتر الكمومية حل بعض فئات المشكلات أسرع بكثير من الأجهزة التقليدية – ومن الأمثلة ذات الصلة مشكلات الأمثلية، والتشفير/فك التشفير، ومهام التعرف على الأنماط. إذا أمكن تأهيل المعالجات الكمومية للاستخدام في الفضاء، يمكن للمركبة الفضائية أن تحمل معالجاً كمومياً صغيراً كمساعد لتسريع خوارزميات الذكاء الاصطناعي أو إجراء تحليل بيانات فائق السرعة. أحد الاستخدامات المحتملة هو تعلم الآلة المعزز بالكموم: فقد يتولى الكمبيوتر الكمومي أجزاء من حسابات الشبكات العصبية أو يساعد في تدريب النماذج بكفاءة أكبر، مما يمكّن النماذج الأكثر تعقيداً من العمل في بيئات بموارد محدودة nstxl.org. استخدام آخر هو في أمان الاتصالات – يمكن للحوسبة الكمومية تعزيز تشفير الاتصالات عبر الأقمار الصناعية (توزيع المفاتيح الكمومي يُختبر بالفعل عبر الأقمار)، ومن ناحية أخرى قد يساعد الذكاء الاصطناعي في إدارة خصائص الضوضاء والأخطاء الفريدة لقنوات الاتصال الكمومية. بالنسبة للدعم الأرضي، تدرس منظمات مثل ناسا ووكالة الفضاء الأوروبية استخدام الحواسيب الكمومية على الأرض لجدولة المهام ومعالجة بيانات الفضاء؛ على سبيل المثال، يمكن أن تُحسن الأمثلية الكمومية تخطيط المسارات للبعثات بين الكواكب أو جدولة آلاف عمليات الرصد لكوكبة ضخمة من الأقمار الصناعية بطرق لا تستطيعها الحواسيب التقليدية في وقت معقول nstxl.org kroop.ai. بدأت شركة IBM وغيرها شراكات (تملك IBM شبكة كمومية يشارك فيها مثلاً سيرن وبعض وكالات الفضاء لاستكشاف التطبيقات). من المعقول أنه خلال عقد أو عقدين، قد تحمل بعض الأقمار الصناعية (خصوصاً العسكرية أو المجسات الفضائية العميقة والكبيرة) معالجات كمومية مقاومة للإشعاع لمهام متخصصة – حتى لو كان استخدامها للتشفير المتفوق فقط أو لمحاكاة عالية الدقة للظواهر الفيزيائية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لأجهزة الاستشعار الكمومية (مثل مقاييس الجاذبية أو الساعات الكمومية) التي تولد البيانات أن تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل تلك البيانات – ويُسمى هذا المجال الاستشعار الكمومي المعزز بالذكاء الاصطناعي. في حين أن الحوسبة الكمومية في الفضاء لا تزال تجريبية، إلا أن هناك تصوراً للتكامل: يمكن لـالذكاء الاصطناعي الكمومي معالجة حسابات ضخمة لتصاميم المسارات أو لمحاكاة المركبات الفضائية في ثوانٍ، أو إطلاق قدرات جديدة مثل الأمثلية اللحظية لشبكات كبيرة أو كسر الشفرات التي يصعب كسرها حالياً nstxl.org. يتم اتخاذ الخطوات الأولى (فقد أطلقت الصين أقماراً علمية كمومية، وتطلق الشركات التجارية أنظمة مبردة للغاية لاختبار المكونات في الجاذبية الصغرى). باختصار، قد تعزز التقنية الكمومية الذكاء الاصطناعي في الفضاء في المستقبل، والعكس صحيح، حيث سيساعد الذكاء الاصطناعي في تسخير التأثيرات الكمومية – مما يدفع حدود الحوسبة العالية الأداء خارج كوكب الأرض. أما الآن، فهذه اتجاه مستقبلي يستحق المتابعة، وهناك أبحاث وتطوير كبير جارية.
- تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة: التصميم التوليدي، التوائم الرقمية، والمزيد: من الاتجاهات المستقبلية الأخرى استخدام الذكاء الاصطناعي ليس فقط في التشغيل، بل أيضاً في تصميم واختبار الأنظمة الفضائية. يمكن لخوارزميات التصميم التوليدي المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تبتكر بشكل مستقل هياكل أو مكونات مثالية للمركبات الفضائية من خلال استكشاف عدد هائل من الاحتمالات التصميمية (ضمن حدود معينة) – وقد استخدمت وكالة ناسا بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم أشكال هوائيات وهياكل خفيفة الوزن أفضل للمركبات الفضائية nstxl.org. من المرجح أن ينمو هذا الاتجاه، مما يسمح بتطوير أسرع للأجهزة التي تم تحسين أدائها. كما أن التوائم الرقمية – النسخ الافتراضية للمركبات الفضائية أو حتى الأرض – هي أيضاً محور تركيز. تقوم شركات مثل لوكهيد مارتن وإنفيديا ببناء توائم رقمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لبيئة الأرض لمحاكاة السيناريوهات المناخية والمدارية nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. أما للمركبات الفضائية، فيمكن للتوأم الرقمي الذي يتم تحديثه في الوقت الفعلي ببيانات القياس عن بُعد وتحليلات الذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بالمشاكل الصحية للمركبة أو يحاكي المناورات قبل تنفيذها، مما يعزز السلامة. وكالات مثل ناسا ووكالة الفضاء الأوروبية تستثمر في هذه البيئات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي كجزء من عمليات المهمات. أخيرًا، ومع النظر بعيدًا للمستقبل، هناك اهتمام بـالمركبات الفضائية ذاتية القيادة (تنفيذ المهمة بشكل مستقل تمامًا) والأنظمة ذاتية الإصلاح حيث قد يوجه الذكاء الاصطناعي الروبوتات أو الطابعات ثلاثية الأبعاد لإصلاح الأعطال في المركبات الفضائية دون تدخل بشري. يمكن رؤية ملامح هذه الأفكار الآن (فعلى سبيل المثال، محطة الفضاء الدولية لديها طابعات ثلاثية الأبعاد وشهدنا تجارب مبكرة على إعادة تزويد الوقود بالروبوت – أضف الذكاء الاصطناعي وقد يقوم القمر الصناعي يومًا ما بإصلاح ثقب ميكرو نيزكي في لوحه الشمسي بشكل مستقل). مثل هذه القدرات تدعم مفاهيم المهمات طويلة الأمد (مثل الرحلات التي تستغرق سنوات أو قواعد قمرية دائمة) حيث تكون الاستقلالية أمرًا حيويًا. كل واحد من هذه الاتجاهات – من التصميم حتى نهاية العمر – يَشهد الذكاء الاصطناعي وقد أصبح أكثر تجذرًا ضمن دورة حياة الأنظمة الفضائية.
خلاصة القول، سيشهد المستقبل انتقال الذكاء الاصطناعي من أداة مساعدة إلى أساس لا غنى عنه في بنية الفضاء. سنمتلك مركبات فضائية أكثر ذكاءً واستقلالية وتعاونًا، مما يُمَكِّن من مساعي طموحة كالمستوطنات القمرية الدائمة، والبعثات المأهولة إلى المريخ، والكوكبات الضخمة التي تخدم الأرض – جميعها تُدار بواسطة ذكاء اصطناعي متقدم لا نزال في بدايات تطويره اليوم. وكما جاء في أحد تقارير الصناعة، “يكمن المستقبل في دمج الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة الكمومية، لحل المشكلات المعقدة وتعزيز قدرات المهمات إلى ما وراء ما هو ممكن اليوم” medium.com. ويتوقع أن تثبت العقود القادمة صحة هذا التوقع بطرق مثيرة.
اللاعبون الرئيسيون والمساهمون في الذكاء الاصطناعي والفضاء
هناك نظام بيئي واسع من المنظمات يدفع عجلة التقدم في هذا التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والفضاء:
- وكالات الفضاء الوطنية: تقود ناسا ووكالة الفضاء الأوروبية (ESA) العديد من المبادرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والفضاء. كان مختبر الدفع النفاث (JPL) ومركز أميس للأبحاث التابعان لناسا في طليعة استخدام الذكاء الاصطناعي في المهام الفضائية (الوكلاء المستقلون، المركبات العلمية المستقلة، استقلالية مركبات المريخ الجوالة، وغيرها). كما تدير ناسا مختبر تطوير المستقبل (FDL) بالشراكة مع الأوساط الأكاديمية وشركات التكنولوجيا لتطبيق الذكاء الاصطناعي على تحديات علوم الفضاء nasa.gov. أما Φ-lab (Phi Lab) التابع لوكالة الفضاء الأوروبية فهو مكرس للذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية في مجال مراقبة الأرض، وينظم برامج مثل تحدي الذكاء الاصطناعي المداري للشركات الناشئة esa.int esa.int. لدى الوكالات الوطنية في أوروبا (DLR في ألمانيا، CNES في فرنسا، ASI في إيطاليا، إلخ) مشاريعها الخاصة – على سبيل المثال، طورت DLR مشروع CIMON بشكل مشترك، ولدى CNES مختبر ذكاء اصطناعي يعمل على استغلال الصور الساتلية والاستقلالية، بينما تمول وكالة الفضاء البريطانية تجارب الذكاء الاصطناعي على الأقمار الصناعية المكعبة. في آسيا، أصبحت JAXA في اليابان وISRO في الهند أكثر نشاطاً: JAXA مع صاروخ Epsilon وتقنيات الذكاء الاصطناعي لأبحاث المركبات المستقلة، وISRO تستكشف الذكاء الاصطناعي لرصد الحطام المداري وتحليل الصور (بالإضافة إلى شراكة مع ناسا في مشروع DAGGER للتنبؤ بالعواصف الجيومغناطيسية nasa.gov). كما أن الإدارة الوطنية للفضاء الصينية (CNSA) والمعاهد الصينية ذات الصلة تستثمر بقوة أيضاً – فالمهام الصينية الأخيرة (الروبوتات القمرية، الجوالة المريخية زهورونغ) تتسم بميزات الاستقلالية، كما أعلنت الصين عن خطط لكوكبة ضخمة “ذكية” وحتى محطة طاقة شمسية فضائية تدار بالكامل بالذكاء الاصطناعي. ورغم محدودية المعلومات، فإن الجامعات والشركات الصينية (مثل بايدو التي يُقال إنها عملت على ذكاء اصطناعي للمركبات الفضائية) تعد من اللاعبين الرئيسيين بالتأكيد. الخلاصة: تدرك وكالات الفضاء الكبرى حول العالم أهمية الذكاء الاصطناعي وتستثمر موارد كبيرة في مجالات البحث والتطوير، والمهام التجريبية، والتعاونات من أجل تطويره.
- المنظمات العسكرية والدفاعية: في الولايات المتحدة، تُعد قوة الفضاء ومنظمات مثل مختبر أبحاث القوات الجوية (AFRL) وداربا (DARPA) من أكبر المساهمين. يتضمن مشروع داربا المذكور أعلاه بلاك جاك/بيت بوس (Blackjack/Pit Boss) متعهدين مثل SEAKR Engineering وScientific Systems Company، وغالبًا ما تتعاقد داربا مع جامعات رائدة (مختبر SLAB بجامعة ستانفورد لأبحاث الذكاء الاصطناعي للمناورة الفضائية space.com، ومعهد MIT، وغيرهم) لأبحاث متقدمة. أنشأت وزارة الدفاع الأمريكية مركز الذكاء الاصطناعي المشترك (JAIC) الذي لديه بعض المبادرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الفضاء، وتستثمر وكالة الاستخبارات الجغرافية الوطنية (NGA) في الذكاء الاصطناعي لتحليل المعلومات عبر الأقمار الصناعية (وتنظم حتى مسابقات لأفضل خوارزميات الرؤية الحاسوبية على صور الأقمار الصناعية). كما قام اتحاد مشاريع الفضاء (SpEC)، وهي آلية تعاقدية أخرى، بتمويل العديد من الشركات الصغيرة من أجل الابتكار في الذكاء الاصطناعي والفضاء nstxl.org – مما يشير إلى توجه وزارة الدفاع بجذب لاعبين غير تقليديين. هناك أيضاً برامج لدى الناتو ووكالات الدفاع الأوروبية – على سبيل المثال، المختبر البريطاني لعلوم وتكنولوجيا الدفاع (DSTL) أجرى “هاكاثونات ذكاء اصطناعي فضائي”، وقيادة الفضاء العسكرية الفرنسية تدرس الذكاء الاصطناعي لمراقبة الفضاء. هؤلاء اللاعبون في القطاع الدفاعي لا يمولون التكنولوجيا فقط بل يساهمون أيضاً في وضع معايير الذكاء الاصطناعي الموثوق في الأنظمة الحرجة. وغالباً ما تدفع احتياجاتهم (الأمان والموثوقية) حدود ما يجب أن تحققه أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- شركات بدء التشغيل في مجال الفضاء والتكنولوجيا: هناك مجموعة نشطة من الشركات الناشئة التي تدفع حدود الابتكار في مجالات متخصصة من الذكاء الاصطناعي الفضائي. بعض الشركات البارزة: Planet Labs – الرائدة في مراقبة الأرض المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم التعلم الآلي لتحويل الصور إلى رؤى قابلة للتنفيذ يومياً fedgovtoday.com.أوربيتال إنسايت وديسكارتس لابز – ليسوا مشغلين للأقمار الصناعية، لكنهم يطبقون الذكاء الاصطناعي على البيانات الجغرافية المكانية (صور الأقمار الصناعية، إشارات AIS، إلخ) لتوفير المعلومات الاستخباراتية (مثل تتبع المخزونات العالمية من النفط من خلال تحليل ظلال الخزانات).ليو لابز – تدير رادارات أرضية وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتعقب الأجسام في المدار الأرضي المنخفض لتقديم خدمات تجنب الاصطدامات nstxl.org.كوجنيتيف سبيس – توفر برامج تشغيل الذكاء الاصطناعي لأساطيل الأقمار الصناعية (متشاركة مع AWS) aws.amazon.com aws.amazon.com.Ubotica Technologies – هي شركة صغيرة قامت بتزويد الأجهزة والبرمجيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي لتجربة Φ-sat-1 التابعة لوكالة الفضاء الأوروبية (منصتهم للذكاء الاصطناعي مع شريحة Movidius من Intel هي التي جعلت تجربة Φ-sat ممكنة أساسًا).شركة هايبرجاينت إندستريز – شركة ذكاء اصطناعي شاركت في مجال الفضاء (عملت مع مختبر أبحاث القوات الجوية الأمريكية على نموذج أولي لكوكبة أقمار صناعية ذاتية التحكم).Relativity Space – كما ذُكر، تستخدم الذكاء الاصطناعي في طباعة الصواريخ ثلاثية الأبعاد nstxl.org.SkyWatch – يستخدم الذكاء الاصطناعي في منصات البيانات التي تربط صور الأقمار الصناعية بالعملاء.الملاحة المتقدمة – تعمل على حلول الملاحة المدارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.كيتي هوك (بلاك سكاي) – تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور بسرعة من كوكبة الأقمار الصناعية الصغيرة الخاصة بها، وتوفر “الرؤى كخدمة.” ستارلينك (سبيس إكس) – على الرغم من أنها تحت شركة سبيس إكس، إلا أن الجدير بالذكر أن نطاق ستارلينك فرض إدارة شبكات تلقائية وتجنب الاصطدامات على الأرجح باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها دراسة حالة للنشر واسع النطاق.سيحتاج كل من OneWeb وKuiper (Amazon) أيضًا إلى أنظمة مستقلة.الشركات المصنعة للأقمار الصناعية مثل Satellogic وTerran Orbital تتعاون في مجال الذكاء الاصطناعي على متن الأقمار الصناعية (ناقشت شركة Satellogic تضمين شرائح ذكاء اصطناعي لتحديد أهداف التصوير المناسبة).هناك أيضًا العديد من الشركات الصغيرة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تعمل على أشياء مثل متتبعات النجوم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (تحديد الاتجاه)، ومعالجة إشارات الترددات اللاسلكية المعززة بالذكاء الاصطناعي للأقمار الصناعية، وحتى استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم المهام الفضائية (مثل شركة Analytical Graphics, Inc.(شركة AGI، التي أصبحت الآن جزءًا من أنسيس، تحتوي على عناصر ذكاء اصطناعي في أدواتها للمسارات والوضع الفضائي).أخيرًا، يجب ذكر الجامعات والمختبرات البحثية: مختبر Space Rendezvous في جامعة ستانفورد (للالتحام الذاتي) space.com، مختبر أنظمة الفضاء في معهد MIT (يقوم بأبحاث حول الاستقلالية الموزعة للأقمار الصناعية)، معهد كاليفورنيا للتقنية (كالتيك) (يغطي الذكاء الاصطناعي في علم الفلك والاستقلالية، بالإضافة إلى شركات كالتيك الناشئة مثل Ventures وSCIENTIA التي تعمل على الذكاء الاصطناعي للمركبات الفضائية)، مختبر الرحلات الفضائية بجامعة تورنتو، والعديد غيرهم عالميًا ينتجون الأبحاث التي تدعم التطبيقات المستقبلية.
- شركات الطيران والفضاء الراسخة: تقوم شركات الطيران والفضاء الكبرى مثل لوكهيد مارتن، إيرباص للدفاع والفضاء، بوينغ، نورثروب غرومان، وتاليس الينيا سبيس بالاندماج المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي في منتجاتها وخدماتها. لدى شركة لوكهيد مارتن عدة مسارات: مصنع الذكاء الاصطناعي للاستخدام الداخلي، وهيكلية SmartSat للأقمار الصناعية، والتعاون مع NVIDIA في التوأم الرقمي المرتبط بالذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. طورت إيرباص نظام CIMON وتستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل صور الأقمار الصناعية (عن طريق شركتها الفرعية Airbus Intelligence)، كما يُحتمل أنها تدمج أنظمة الحكم الذاتي في منصات أقمارها الصناعية المستقبلية. أما الشمالية غرومان (والتي بنت العديد من أقمار GEO للاتصالات)، فقد كانت أكثر هدوءاً إعلامياً، لكنها تمتلك برامج لقاء ذاتي مستقل (مثل مركبة الصيانة MEV التي لديها خوارزميات الالتحام الذاتي) ومن المحتمل أنها تشارك في عقود الدفاع لأنظمة الحكم الذاتي. وتاليس الينيا نشطة جداً: فإلى جانب الذكاء الاصطناعي لتجنب التصادم thalesaleniaspace.com، فإنها تدمج الذكاء الاصطناعي في تحسين حمولة الأقمار الصناعية وتجري أبحاثاً حول الكوكبات المُدارة آلياً. غالباً ما تتعاون هذه الشركات الكبرى مع الشركات الناشئة والجامعات لجلب تقنيات جديدة، كما تساهم في وضع الممارسات الصناعية من خلال تضمين قدرات الذكاء الاصطناعي في العروض المقدمة لمشاريع الأقمار الصناعية الجديدة (على سبيل المثال، قد يتطلب عقد لقمر صناعي لرصد الأرض الآن معالجة ذكاء اصطناعي على المتن – وستقترح الشركات حلولها). مثال آخر هو ريثيون (شركة Blue Canyon Technologies، وهي تابعة لريثيون، تعمل على بناء الحافلات لبرنامج Blackjack التابع لوكالة DARPA، وكل واحدة منها تحمل عقدة Pit Boss spacenews.com). بالإضافة إلى ذلك، لعبت آي بي إم دوراً من خلال الذكاء الاصطناعي Watson في CIMON وتهتم بالفضاء (كما أن آي بي إم عملت مع DARPA على بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي الفضائية). آي بي إم، غوغل، مايكروسوفت، وأمازون – عمالقة التكنولوجيا – يساهمون غالباً من خلال الشراكات: توفير الحوسبة السحابية أو منصات الذكاء الاصطناعي للمهام الفضائية وأحياناً الشراكة المباشرة (مثل Azure Orbital من مايكروسوفت، AWS Ground Station من أمازون مع تكامل الذكاء الاصطناعي، والعمل مع Google Cloud وNASA FDL، وغيرها). كلما اقترب قطاعا الفضاء والتقنية أكثر، تصبح هذه الشركات الكبرى من أكبر مزودي أدوات الذكاء الاصطناعي حتى لو لم تبنِ أقماراً صناعية بنفسها.
في جوهر الأمر، هو شبكة متنوعة: حيث تحدد وكالات الفضاء الأهداف الكبرى للبعثات وتموّل البحث والتطوير، ويوفر قطاع الدفاع الدافع والتمويل للتطبيقات الحساسة، وتضخ الشركات الفضائية الكبرى خبرتها في التنفيذ والأنظمة، في حين تضيف الشركات الناشئة المبتكرة حلولاً جديدة وتدفع بعض الجوانب إلى الأمام. التعاون شائع – مثال على ذلك شراكة ناسا أو وكالة الفضاء الأوروبية مع شركة ناشئة لتجهيز الحمولة، أو استحواذ الشركات الكبرى على شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لتعزيز قدراتها. كذلك نرى تعاوناً بين الصناعات مثل لوكهيد مارتن + نفيديا في التوائم الرقمية للأرض nvidianews.nvidia.com، أو آي بي إم + إيرباص + دي إل آر في مشروع CIMON airbus.com. هذه المنظومة المتكاملة تسرّع التقدم، وتضمن أن تجد التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي التجاري (مثل الرؤية الحاسوبية المحسنة) طريقها بسرعة إلى تطبيقات الفضاء، ومن جهة أخرى تحفّز تحديات الفضاء أبحاثاً جديدة في الذكاء الاصطناعي (مثل كيفية جعل الذكاء الاصطناعي مقاومًا للإشعاع أو العمل مع بيانات شحيحة للغاية). ومع تحول الفضاء ليكون أكثر ديمقراطية، قد نشهد حتى مجتمعات برمجيات مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي الخاصة بالفضاء – حيث توجد بالفعل بعض الجهود المبكرة على GitHub لبرمجيات الحكم الذاتي للأقمار الصناعية المكعبة.
الجهود الجماعية لهذه الأطراف تدفع بسرعة حالة الذكاء الاصطناعي في الفضاء، محوّلةً ما كان سابقاً خيالاً علمياً إلى واقع عملي. ومع استمرار التعاون والابتكار، قد نشهد في العقد القادم قفزة أكبر – تؤدي إلى اعتماد واسع للحكم الذاتي بالذكاء الاصطناعي في معظم البعثات الفضائية.
الخلاصة
إن اندماج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة الأقمار الصناعية والفضاء يفتتح عصراً جديداً من القدرات في استكشاف الفضاء واستغلاله. فالذكاء الاصطناعي يمكّن الأقمار الصناعية من الرؤية والتفكير في المدار – بتحليل الصور، وإدارة الكوكبات المعقدة، وتفادي المخاطر بأدنى تدخل بشري. أما المركبات الفضائية التي تستكشف عوالم أخرى فهي تعتمد بشكل متزايد على الاعتماد الذاتي، مستخدمة الذكاء الاصطناعي للملاحة، وإجراء الأبحاث العلمية، وحتى إصلاح نفسها بعيداً عن الأرض. وعلى الكوكب، يساعد الذكاء الاصطناعي الوكالات والشركات على التعامل مع ضخامة وتعقيد العمليات الفضائية الحديثة، من الكوكبات الضخمة إلى تحليل بيانات ضخمة بمقياس البيتابايت.
وقد استعرض هذا التقرير كيف يُطبّق الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة (من رصد الأرض إلى استقلالية المركبات الفضائية)، وتتبع تطوراته الرئيسية خلال العقود الماضية، واستعرض التطبيقات الحالية في القطاعات المدنية والتجارية والدفاعية. كما ناقش اللبنات التقنية الأساسية التي جعلت ذلك ممكناً – من العتاد المتخصص إلى الخوارزميات المتقدمة – إلى جانب الفوائد الكبيرة (اتخاذ القرار اللحظي، والكفاءة، والقابلية للتوسع) التي يجلبها الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الفضاء. وفي الوقت ذاته، فإن نشر الذكاء الاصطناعي في الفضاء يواجه تحديات يجب إدارتها بحذر: مثل محدودية الموارد الحاسوبية، والظروف البيئية القاسية، والحاجة إلى موثوقية مطلقة وثقة في قرارات الأنظمة المستقلة. والتغلب على هذه العقبات هو محور الأبحاث والهندسة المستمرة، ويشهد تقدماً مطرداً.
بالنظر إلى المستقبل، سيكون لدور الذكاء الاصطناعي في الفضاء أهمية متزايدة. من المرجح أن تصبح المهام المستقبلية مستحيلة بدون الذكاء الاصطناعي، سواء كان ذلك في تنسيق آلاف الأقمار الصناعية لتوفير الإنترنت العالمي، أو في توجيه مسبار عبر نوافير الجليد في إنسيلادوس. وسيعمل الذكاء الاصطناعي كمستكشف ذكي مشارك – قادر على الاكتشاف والتكيف والتحسين جنباً إلى جنب مع المستكشفين البشر. التقنيات الناشئة مثل الحوسبة الكمومية تعد بمضاعفة قوة الذكاء الاصطناعي في الفضاء أكثر وأكثر، وحل المشاكل التي كانت سابقاً بعيدة المنال. يمكننا أن نتوقع مركبات فضائية أكثر ذكاءً تتعاون معاً في أسراب، ومواقع روبوتية على القمر والمريخ تصون نفسها ذاتياً، وأدوات علمية تعمل كـباحثين بالذكاء الاصطناعي، تفسر البيانات فورياً وتبحث عن المجهول.
باختصار، أصبح الذكاء الاصطناعي بسرعة ركيزة أساسية للابتكار الفضائي. إن الشراكة بين الذكاء الاصطناعي وتقنيات الفضاء تمكننا من مواجهة ضخامة وتعقيد الفضاء بطرق جديدة جوهرياً. وكما قال أحد الباحثين في وكالة ناسا: مع الذكاء الاصطناعي في المشهد، نحن نحول المهام الفضائية “من التحكم عن بعد إلى القيادة الذاتية” – مما يزيد من سرعتها ومرونتها وطموحها jpl.nasa.gov nasa.gov. سيوسع استمرار التقارب بين هذين المجالين حدود ما يمكن للبشرية تحقيقه في الفضاء، ويحول مفاهيم الخيال العلمي إلى واقع عملي. سيكون مستقبل استكشاف الفضاء وخدمات الأقمار الصناعية مبنياً على أنظمة ذكية تمكننا من الذهاب أبعد والتصرف أسرع ومعرفة أكثر من أي وقت مضى. إنها مسيرة مثيرة حيث يدفع كل تقدم في الذكاء الاصطناعي بنا نحو الحدود النهائية، ونحن مجهزون بأدوات لفهمها واستكشافها كما لم يحدث من قبل.
المصادر: تستند المعلومات الواردة في هذا التقرير إلى مجموعة واسعة من المصادر المحدثة، بما في ذلك المنشورات الرسمية للوكالات الفضائية (ناسا، وكالة الفضاء الأوروبية، جاكسا)، وأخبار الصناعة (SpaceNews، إصدارات صحفية من إيرباص وثاليس)، ودراسات حالة بحثية. من بين المراجع البارزة إعلانات ناسا حول الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالعواصف الشمسية nasa.gov nasa.gov، ووثائق وكالة الفضاء الأوروبية لبعثات Φsat التجريبية esa.int esa.int، وتفاصيل حول الاستقلالية في مركبات المريخ من مختبر الدفع النفاث nasa.gov، وتقرير ثاليس ألينيا حول استخدام الذكاء الاصطناعي لتجنب الاصطدامات thalesaleniaspace.com، وتحليلات NOAA/ASRC Federal حول استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأقمار الصناعية GOES-R asrcfederal.com asrcfederal.com. توفر هذه المصادر والمراجع الأخرى المذكورة أساسًا واقعيًا للإمكانات والاتجاهات الموضحة، مما يعكس أحدث ما توصل إليه العلم حتى عام 2024-2025. المشهد يتطور بسرعة، لكن الأمثلة المذكورة تلتقط التطورات الرئيسية في تقاطع الذكاء الاصطناعي والأنظمة الفضائية اليوم.
