בינה מלאכותית בלוויינים ובמערכות חלל

מבוא

בינה מלאכותית (AI) שזורה יותר ויותר בטכנולוגיית החלל המודרנית, ומאפשרת לחלליות ולוויינים לפעול בעצמאיות וביעילות חסרות תקדים. ממסייע לרוברים במאדים לנווט בשטח זר ועד עיבוד זרמים עצומים של נתוני תצפית על כדור הארץ במסלול, טכניקות AI כמו למידת מכונה ותכנון אוטומטי מהפכות את הדרך שבה אנו חוקרים ומנצלים את החלל. דוח זה מספק סקירה מקיפה של המפגש בין AI ומערכות לוויין וחלל, וכולל יישומים עיקריים, אבני דרך היסטוריות, המצב המתקדם במגזרים שונים, טכנולוגיות מאפשרות, יתרונות ואתגרים, מגמות עתידיות, והארגונים המרכזיים המובילים את ההתקדמות בתחום זה.

יישומי בינה מלאכותית במערכות חלל

AI מיושמת במגוון רחב של פעילויות הקשורות לחלל. יישומים מרכזיים כוללים:

• ניתוח תמונות לוויין: ראייה ממוחשבת מבוססת בינה מלאכותית מאיצה מאוד את פרשנות תמונות הלוויין. מודלים של למידת מכונה מסוגלים לזהות ולסווג אוטומטית מאפיינים על פני כדור הארץ (כמו רכבים, מבנים, גידולים חקלאיים או אוניות) ולעקוב אחר שינויים לאורך זמן fedgovtoday.com. הדבר מסייע למודיעין, ניטור סביבתי, ומענה לאירועי אסון בכך שמאפשר לנפות כמויות עצומות של תמונות במהירות. לדוגמה, סוכנות המודיעין הגיאו-מרחבי הלאומית של ארה"ב (NGA) עושה שימוש ב-AI לסריקת תמונות במטרה לאתר עצמים ופעילויות, ובכך לסייע בזיהוי איומים פוטנציאליים או אירועים חשובים ממסלול fedgovtoday.com. טכניקות AI גנרטיביות נבחנות גם כדי למלא פערים ולספק הקשר בנתוני התמונות fedgovtoday.com, ומשפרות את זיהוי העצמים והניתוח. בצד המסחרי, חברות כמו Planet Labs משתמשות בלמידת מכונה כדי להפוך צילומי כדור הארץ היומיים לאנליטיקות – זיהוי בירוא יערות, ניטור תשתיות ועוד, עם מינימום התערבות אנושית fedgovtoday.com.
• ניווט אוטונומי ורובוטיקה: חלליות וחוקרים רובוטיים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לנווט ולקבל החלטות ללא שליטה אנושית מתמדת. רכבי המאדים הם דוגמה מובהקת – לרוברים של נאס"א יש מערכות ניווט אוטונומי מבוססות בינה מלאכותית שבונות מפות תלת־ממד של השטח, מזהות סכנות ומבצעות תכנון מסלולים בטוחים בעצמן nasa.gov. מערכת AutoNav של פרסיברנס מאפשרת לו "לחשוב בזמן הנסיעה", להימנע ממכשולים ולהאיץ משמעותית את מהירות הנסיעה שלו לעומת רוברים קודמים nasa.gov nasa.gov. באופן דומה, בינה מלאכותית מאפשרת ללוויינים במסלול לבצע שמירת מיקום ותמרונים עם קשר מינימלי מהקרקע. פרויקטי מחקר מפתחים יכולות עגינה אוטונומית באמצעות תכנון מבוסס בינה מלאכותית; לדוגמה, מערכת חדשה בשם Autonomous Rendezvous Transformer (ART) עושה שימוש ברשת עצבית מסוג טרנספורמר (בדומה ל-ChatGPT) כדי לאפשר לחלליות לתכנן מסלולי עגינה באופן עצמאי עם כוח מחשוב מוגבל space.com space.com. הדבר יאפשר לכלי רכב עתידיים להיפגש ולעגון במסלול או סביב כוכבי לכת רחוקים ללא הנחיה אנושית בזמן אמת. בתחום הרובוטיקה, בינה מלאכותית מניעה גם זרועות רובוטיות ורובוטים בשטח – הרובוט הניסיוני CIMON (Crew Interactive Mobile Companion) של תחנת החלל הבינלאומית היה עוזר רובוטי נייד מבוסס בינה מלאכותית שיכול היה לתקשר עם אסטרונאוטים ולבצע משימות פשוטות באמצעות פקודות קוליות airbus.com. דוגמאות אלה ממחישות כיצד אוטונומיה מבוססת בינה מלאכותית קריטית לניווט, חקר ותפעול בסביבות שבהן שליטה אנושית בזמן אמת אינה אפשרית.
• תחזית מזג אוויר חללי: בינה מלאכותית מסייעת לחזות סופות שמש ואירועי מזג אוויר חללי אחרים שעלולים לסכן לוויינים ורשתות חשמל. על ידי ניתוח נתוני חיישנים מזרמי חלליות, מודלים של בינה מלאכותית יכולים לחזות תופעות כמו סופות גיאומגנטיות עם זמן התרעה טוב בהרבה. ראוי לציין כי חוקרי נאס"א פיתחו מודל למידה עמוקה בשם DAGGER המשתמש במדידות לוויין של רוח השמש כדי לחזות היכן בכדור הארץ תכה סופה סולארית עד 30 דקות מראש nasa.gov. מודל זה, שאומן על נתונים ממשימות כמו ACE ו-Wind, מסוגל להפיק תחזיות עולמיות להפרעות גיאומגנטיות בפחות משנייה, עם עדכון בכל דקה nasa.gov nasa.gov. הוא מציג ביצועים טובים יותר לעומת מודלים קודמים על ידי שילוב נתוני חלל בזמן אמת עם זיהוי דפוסים של בינה מלאכותית, ומאפשר התרעות בסגנון "סירנת טורנדו" לסופות שמש nasa.gov nasa.gov. תחזיות משופרות אלו באמצעות בינה מלאכותית הן קריטיות על מנת להעניק למפעילים זמן להגן על לוויינים ותשתיות מפני התפרצויות שמש וענני קרינה. מעבר לסופות גיאומגנטיות, נעשה שימוש בבינה מלאכותית גם לחיזוי שטפי חלקיקים עתירי אנרגיה בחגורות הקרינה של כדור הארץ nasa.gov ולפענוח נתוני טלסקופים סולאריים לצורך חיזוי התפרצויות nextgov.com – מה שמשפר את היכולת שלנו לחזות ולהפחית את השפעות מזג האוויר החללי.
• מעקב אחר פסולת חלל והימנעות מהתנגשויות: ענן הפסולת ההולך וגדל במסלול כדור הארץ מהווה סיכון להתנגשויות עם לוויינים, ובינה מלאכותית מגויסת להתמודדות עם בעיית "ניהול התנועה בחלל". למידת מכונה יכולה לשפר את המעקב ואת המידול החזוי של עצמים במסלול, ולעזור בזיהוי מפגשים בסיכון גבוה. סוכנות החלל האירופית מפתחת מערכת אוטומטית להימנעות מהתנגשויות המשתמשת בבינה מלאכותית כדי להעריך הסתברויות להתנגשות ולהחליט מתי לוויין צריך לבצע תמרון esa.int. במקום התהליך הידני הנהוג כיום – בו מפעילים בוחנים מאות התראות בשבוע esa.int – מערכת בינה מלאכותית יכולה לחשב מסלולים באופן עצמאי, לבחור תמרוני הימנעות מיטביים ואפילו לבצע אותם באופן אוטונומי בלוויין עצמו. למעשה, ESA צופה שבעתיד לוויינים יתאמו תמרונים ביניהם באמצעות בינה מלאכותית, דבר שיהיה חיוני כאשר מסלול לווייני נמוך הופך לצפוף יותר esa.int esa.int. חברות סטארטאפ כמו LeoLabs ו-Neuraspace עושות שימוש דומה בבינה מלאכותית לסינון נתוני חיישנים וחיזוי מפגשים קרובים, ומפיקות התראות אוטומטיות ל"צימוד מסוכן". חברת Thales Alenia Space, בשיתוף עם חברת הבינה המלאכותית Delfox, בוחנת בינה מלאכותית “Smart Collision Avoidance” שתספק ללוויינים אוטונומיה גבוהה יותר בהתחמקות מפסולת חלל ואף מנשק נגד לוויינים thalesaleniaspace.com thalesaleniaspace.com. על ידי ניתוח מהיר של מסלולים ואפשרויות תמרון, בינה מלאכותית יכולה להגיב מהר יותר מאשר מפעילים אנושיים כדי למנוע התנגשות. תמיכת ההחלטה האופטימלית הזו הופכת לקריטית יותר עם שיגור עשרות אלפי לוויינים חדשים במגה-קונסטלציות.
• תכנון ואופטימיזציה של משימות: טכניקות בינה מלאכותית מייעלות את המשימה המורכבת של תכנון משימות חלל ותפעול לוויינים. זה כולל תזמון אוטומטי של תצפיות לוויין, מגעי תקשורת, ואף לוחות זמנים שלמים של משימות. מערכות תכנון מבוססות בינה מלאכותית מסוגלות לשקול מגוון אילוצים (דינמיקה מסלולית, זמינות חשמל, חלונות תחנת קרקע וכו') ולספק תכניות אופטימליות בשבריר מהזמן שיידרש לצוות אנושי boozallen.com boozallen.com. לדוגמה, חברות כמו Cognitive Space מציעות תכנון משימות מונחה בינה מלאכותית עבור מערכי תצפית כדור הארץ: התוכנה שלהן מדרגת באופן אוטונומי מטרות צילום, מקצה משאבי לוויין ומזמנת הורדות נתונים על ידי איזון עדיפויות ואילוצים בזמן אמת aws.amazon.com aws.amazon.com. אוטומציה חכמה מסוג זה מאפשרת למפעיל יחיד לנהל ביעילות צי של מאות לוויינים. בינה מלאכותית משמשת גם לאופטימיזציית מסלולים – נאס"א ואחרים משתמשים באלגוריתמים (לעיתים בשילוב עם מחקר מחשוב קוונטי) למציאת מסלולים חסכוניים בדלק לחלליות, או לאופטימיזציה של סדרות תצפית מרובות מטרות boozallen.com douglevin.substack.com. אפילו במשימות מאוישות, בינה מלאכותית יכולה לאופטם תכניות לוגיסטיות ומשימתיות. בסך הכול, אלגוריתמים של למידת מכונה וחיפוש היוריסטי מסייעים בניהול משימות חלל ביעילות גבוהה יותר, במיוחד ככל שהפעילות נעשית מורכבת יותר.
• ניטור בריאות לוויינים ותחזוקה חזויה: לוויינים מייצרים טלמטריה רציפה של מערכות המשנה שלהם, וכיום אלגוריתמים של בינה מלאכותית מנתחים נתונים אלה כדי לזהות חריגות ולחזות כשלים עוד לפני התרחשותם. באמצעות למידת מכונה לזיהוי חריגות, מפעילים יכולים לעבור מתיקונים תגובתיים לתכנון תחזוקה פרואקטיבי – מה שמאריך את חיי הלוויין ומונע הפסקות יקרות. דוגמה בולטת היא לווייני מזג האוויר GOES-R של NOAA, אשר מאז 2017 משתמשים במערכת Advanced Intelligent Monitoring System (AIMS) מבוססת בינה מלאכותית למעקב אחר בריאות החללית asrcfederal.com asrcfederal.com. מערכת AIMS קולטת אלפי פרמטרים טלמטריים (טמפרטורות, מתחים, פלטי חיישנים וכו') ומזהה דפוסים המעידים על שינויים עדינים המקודמים תקלות בציוד asrcfederal.com. לאחר מכן המערכת יכולה להתריע בפני מהנדסים ואף לבצע פעולות תיקון. על פי NOAA, כלי בינה מלאכותית זה מסוגל לזהות תקלות ולהציע פתרונות בדקות או שעות בעוד שבעבר לקח למומחים ימים לאבחן בעיות asrcfederal.com. המערכת כבר מנעה השבתות לא מתוכננות על ידי זיהוי חריגות (כגון גלאי מכשירים שהושפעו מקרינה) ואפשרה ביצוע התאמות או אתחולים לפני שמתרחשת תקלה asrcfederal.com asrcfederal.com. באופן דומה, יצרני לוויינים בוחנים יכולות בינה מלאכותית משולבת למערכות FDIR (זיהוי תקלות, בידודן והתאוששות) – ובכך מעניקים ללוויינים רמה מסוימת של תחזוקה עצמית. רכבי שירות במסלול עשויים גם להשתמש בבינה מלאכותית לאבחון בעיות בלוויינים לקוחות. בסך הכול, אנליטיקה חזויה משפרת את אמינות ועמידות התשתית בחלל על ידי חיזוי בעיות ממאפייני נתונים עדינים asrcfederal.com asrcfederal.com.
• תקשורת והעברת נתונים: הבינה המלאכותית משפרת את התקשורת החללית באמצעות טכניקות כמו רדיו קוגניטיבי וניהול רשת אוטומטי. מערכות רדיו קוגניטיבי משתמשות ב-AI/ML להקצאה דינמית של תדרים והתאמת פרמטרי שידור בזמן אמת, דבר קריטי ככל ששימוש בספקטרום בחלל נעשה צפוף יותר. נאס"א ניסתה רדיו קוגניטיבי שמאפשר ללוויינים למצוא ולהשתמש בתדרים לא מנוצלים באופן עצמאי, מבלי להמתין לבקרי הקרקע nasa.gov nasa.gov. על ידי חישת הסביבה של התדרים והפעלת בינה מלאכותית, לוויין יכול להימנע מהפרעות ולייעל את התקשורת בזמן אמת – בדומה לנתב Wi-Fi חכם שמדלג בין ערוצים. כך עולה היעילות והאמינות של קישורי התקשורת nasa.gov. בינה מלאכותית משמשת גם לניתוב רשת בקבוצות הלוויינים העתידיות, בהן אלפי לוויינים יעבירו נתונים ברשת מסורגנת (mesh network). למידת מכונה יכולה לקבוע את מסלולי הניתוב המיטביים ולהקצות רוחב פס בצורה חכמה לפי העומס והתנאים. בנוסף, עיבוד נתונים על גבי הלוויין (באמצעות AI) מצמצם את כמות הנתונים הגולמיים שיש לשדר לכדור הארץ ומקל על הצורך ברוחב פס. לדוגמה, לווייני Φsat של סוכנות החלל האירופית (ESA) משתמשים באלגוריתמי ראייה ממוחשבת של AI כדי לסנן תמונות מעוננות במסלול, כך שרק תמונות שימושיות ישודרו לכדור הארץ esa.int. טכניקות דחיסה מבוססות-AI יודעות גם לקודד נתונים ביעילות רבה יותר – Φsat-2 מצויד באפליקציית דחיסת תמונות המופעלת בבינה מלאכותית שמצמצמת באופן משמעותי את נפח הקבצים לפני השידור esa.int. בתקשורת עם אסטרונאוטים, עוזרי קול מבוססי AI וכלי תרגום (כמו CIMON בתחנת החלל הבינלאומית) משפרים את האינטראקציה בין אדם למכונה. בעתיד, עם כניסת תקשורת לייזר ו-5G לחלל, AI תמלא תפקיד מרכזי בניהול משאבי הרשת ובשמירה אוטונומית על קישוריות.

הגלאי פרסווירנס של נאס”א במאדים נשען על ניווט עצמאי מבוסס בינה מלאכותית כדי לנוע בשטחים מסוכנים במיוחד במאדים ללא בקרה ישירה מהאדם nasa.gov. מערכת "AutoNav" שעליו מאפשרת לו לתכנן מסלולים ולזהות מכשולים בזמן אמת, מה שמגביר משמעותית את מהירות וטווח התנועה לעומת רכבים קודמים. אוטונומיה זו קריטית לחקר יעיל של מאדים בשל זמני התגובה הארוכים בתקשורת.

שנה	אבן דרך
שנות ה-70–ה-80	מושגי בינה מלאכותית ראשוניים: סוכנויות חלל מתחילות לחקור בינה מלאכותית לשליטה במשימות ולמערכות מומחה.לדוגמה, ניסויים של נאס"א עוסקים בתוכנה לאבחון תקלות אוטומטי בחלליות ותזמון תצפיות.יישומי ה-AI המוקדמים הללו היו מוגבלים על ידי יכולות המחשב, אך הם הניחו את התשתית לאוטונומיה בחלל parametric-architecture.com ntrs.nasa.gov.(במהלך תקופה זו, רוב ה"אינטליגנציה המלאכותית" הייתה מבוססת קרקע בגלל עוצמת העיבוד הנמוכה של המחשבים שעל גבי הכלים.)
1999	סוכן מרחוק על דיפ ספייס 1: פריצת דרך מרכזית – גשושית דיפ ספייס 1 של נאס"א טסה עם תוכנת הבינה המלאכותית Remote Agent, הפעם הראשונה שמערכת בינה מלאכותית שלטה באופן אוטונומי בחללית jpl.nasa.gov.במשך שלושה ימים במאי 1999, סוכן מרוחק ניהל את פעולות DS1 ללא התערבות מהקרקע, תכנן פעילויות ואיבחן תקלות מדומות בזמן אמת jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.הוא זיהה ותיקן בעיות בהצלחה (למשל,מצלמה תקועה) על ידי תכנון מחדש על גבי החללית, והוכיח כי בינה מלאכותית מוכוונת-מטרה יכולה לשמור על מסלול המשימה באופן אוטונומי jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.בניסוי זה, מאמץ משותף של נאס"א JPL ונאס"א Ames, הוכרז כ"שחר של עידן חדש בחקר החלל" שבו חלליות בעלות מודעות עצמית ושליטה עצמית יאפשרו משימות נועזות יותר jpl.nasa.gov.Remote Agent זכה בפרס תוכנת השנה של נאס"א לשנת 1999 jpl.nasa.gov ונחשב לאבן דרך בהיסטוריה של בינה מלאכותית בחלל.
2001–2004	חללית המחקר האוטונומית על EO-1: לוויין הצפייה של נאס"א בכדור הארץ, EO-1, הדגים את ניסוי החללית האוטונומית (ASE) המונע על ידי בינה מלאכותית.עד 2004, ASE השתמשה בלמידת מכונה מוטמעת לניתוח תמונות במסלול ולאחר מכן להקצות מחדש את משימות הלוויין בהתבסס על הממצאים esto.nasa.gov esto.nasa.gov.לדוגמה, אם הבינה המלאכותית של EO-1 זיהתה התפרצות געשית בתמונה, היא הייתה מיד מתזמנת תצפית המשך על אותו הר געש במעבר הבא esto.nasa.gov.אוטונומיה בלולאה סגורה זו הייתה אחת הפעמים הראשונות שבהן חללית קיבלה החלטות מדעיות בעצמה.הוא כלל גם מתכנן משימות מובנה (CASPER) ותוכנת ביצוע חזקה, המבוססת על רעיונות ה-Agent מרחוק למשימה במסלול סביב כדור הארץ.הצלחת ASE בזיהוי אירועים כמו התפרצויות והצפות בזמן אמת אישרה את השימושיות של בינה מלאכותית לתצפית מגיבה על כדור הארץ.
2005–2012	רוברים ובינה מלאכותית לתזמון: האוטונומיה המופעלת על ידי בינה מלאכותית התרחבה בחקר מאדים ובפעילות מצפה כוכבים.רוברי חקר המאדים (ספיריט ואופורטיוניטי) בשנות ה-2000 השתמשו בניווט אוטונומי, ובהמשך המשימה בתוכנה בשם AEGIS שאפשרה להם לכוון אוטומטית סלעים באמצעות הספקטרומטרים שלהם.זוהי הייתה הקדמה לאוטונומיה המתקדמת יותר של רוברים מאוחרים יותר.בינתיים, מערכות תכנון מבוססות AI אומצו בשטח – נאס"א פיתחה אלגוריתמים מתקדמים לתזמון מכשירים (כמו טלסקופ החלל האבל וקבוצות לוויינים) כדי לייעל את לוחות הזמנים לתצפית.פריסות הבינה המלאכותית המבצעיות המוקדמות הללו באו לידי ביטוי ביעילות משופרת ובהפחתת עומס העבודה של המפעילים האנושיים.
2013	Epsilon של JAXA – משגר הלוויינים הראשון עם בינה מלאכותית: סוכנות חקר החלל של יפן שיגרה את הרקטה Epsilon, משגר הלוויינים הראשון עם מערכת בדיקה אוטונומית מבוססת בינה מלאכותית.ה-AI המובנה של אפסילון ביצע בדיקות בריאות אוטומטיות וניטור במהלך הספירה לאחור והטיסה, מה שצמצם את הצורך בצוותי שליטה קרקעיים גדולים global.jaxa.jp global.jaxa.jp.החידוש הזה קיצר את זמן ההכנה לשיגור מחודשים לימים בלבד בכך שאפשר לרקטה לבדוק את מערכותיה בעצמה ודורש רק צוות קטן ב"שליטה ניידת" global.jaxa.jp.ההצלחה של אפסילון ב-2013 הוכיחה שבינה מלאכותית יכולה להגדיל את האמינות תוך הפחתה משמעותית של עלויות השיגור על ידי אוטומציה של תהליכים שבעבר דרשו עבודה מאומצת global.jaxa.jp global.jaxa.jp.
2015	מיקוד בינה מלאכותית של רובר קיוריוסיטי: רובר מארס קיוריוסיטי של נאס"א, שנחת ב-2012, יישם עד 2015 מערכת בינה מלאכותית (AEGIS) שאפשרה לו לבחור באופן אוטונומי מטרות סלע למכשיר הלייזר ChemCam באמצעות ניתוח תמונה.סקרנות הפכה כך לרובר הראשון שהשתמש בבינה מלאכותית כדי לקבל החלטה מדעית על גבי הרובר עצמו (בחירת יעדים מעניינים על בסיס צורה/צבע) jpl.nasa.gov.יכולת זו בישרה על מדע אוטונומי מתקדם יותר על פני Perseverance.
2018	CIMON – עוזר צוות מבוסס בינה מלאכותית בתחנת החלל הבינלאומית: Crew Interactive MObile CompanioN (CIMON), שנבנה על ידי איירבוס ו-IBM עבור DLR, הפך לעוזר האסטרונאוטים הראשון שמופעל באמצעות בינה מלאכותית.הרובוט הכדורי הזה, ששוגר לתחנת החלל הבינלאומית בשנת 2018, השתמש בבינה מלאכותית של IBM Watson לזיהוי קולי ואינטראקציות שיחה airbus.com.סיימון יכל לרחף בתנאי מיקרו-כבידה, להגיב לפקודות קוליות, להציג מידע על המסך שמהווה את "פניו", ואפילו לנהל שיחות חולין.הוא השלים בהצלחה את המבחנים הראשונים שלו עם האסטרונאוט אלכסנדר גרסט, והדגים שיתוף פעולה בין אדם לבינה מלאכותית בחלל airbus.com airbus.com.CIMON סימן את השילוב של בינה מלאכותית בטיסות חלל מאוישות לתמיכה תפעולית והראה את הפוטנציאל של עוזרים וירטואליים לסייע לאסטרונאוטים.
2020	ESA Φ-sat-1 – המעבד הראשון עם בינה מלאכותית במסלול סביב כדור הארץ: סוכנות החלל האירופית שיגרה את Φ-sat-1 (PhiSat-1), ניסוי CubeSat שהיה הראשון שנשא שבב בינה מלאכותית ייעודי (Intel Movidius Myriad 2) בלוויין תצפית כדור הארץ esa.int.הבינה המלאכותית של Φ-sat-1 הופקדה על סינון תמונות מכוסות בעננים על גבי הלוויין – כלומר ביצוע מיון ראשוני של תמונות בחלל כך שרק נתונים שימושיים יורדו לקרקע esa.int.הושק בשנת 2020, והוכיח שגם לוויינים קטנים יכולים לבצע עיבוד Edge AI במסלול, וסלל את הדרך למשימות שאפתניות יותר כמו Φ-sat-2.
2021	הפרסווירנס ו-AI מתקדם לרוברים: רכב Perseverance של נאס"א (נחת בפברואר 2021) הביא את האוטונומיה המתקדמת ביותר עד כה למאדים.יכולת הניווט האוטונומית שלו, AutoNav, אפשרה לו לנסוע במהירות של עד פי 5 מזו של Curiosity על ידי עיבוד תמונות בזמן אמת כדי להימנע ממכשולים nasa.gov nasa.gov.פרסווירנס גם נושאת בינה מלאכותית למדע: לדוגמה, בינה מלאכותית של "דגימה אדפטיבית" עבור מכשיר ה-PIXL שלה מאפשרת לה לזהות באופן עצמאי תכונות סלע מעניינות לניתוח ללא הנחייה מהארץ jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.בשנת 2021 חלה גם עלייה בשימוש בבינה מלאכותית בשטח לניהול המספר ההולך וגדל של לוויינים ונתוני חלל (למשל,ארה"בחיל החלל מאמץ בינה מלאכותית למודעות לתחום החלל).
2024	Φ-sat-2 ומעבר לכך: משימת הלוויין Φ-sat-2 של סוכנות החלל האירופית (ESA) (שוגרה ב-2024) היא משימה ממוקדת בינה מלאכותית הנושאת על סיפונה שש אפליקציות בינה מלאכותית למשימות שמזיהוי עננים ועד מעקב אחר ספינות esa.int.הוא מייצג את השיא בטכנולוגיה של פריסת בינה מלאכותית במסלול, ואף מאפשר העלאת מודלים חדשים של בינה מלאכותית לאחר השיגור esa.int.בסביבות אותו זמן, תוכנית Blackjack של DARPA מפריסה לוויינים ניסיוניים קטנים, שלכל אחד מהם צומת בינה מלאכותית Pit Boss לניהול אוטונומי של מטענים וניהול רשת משימתיים צבאיים בקונסטלציה מבוזרת militaryembedded.com.התפתחויות אלה מצביעות על כך שבינה מלאכותית עוברת משלב ניסיוני לשלב תפעולי במערכות חלל, כאשר סוכנויות וחברות מתכננות לכלול את הבינה המלאכותית כחלק מרכזי במשימות העתידיות.

ציר הזמן הזה מציג מגמה ברורה: מה שהחל כניסויים מבודדים (כמו "סוכן מרוחק") הוביל לשילוב נרחב של בינה מלאכותית בחלליות בשנות ה-2020.

כל אבן דרך חיזקה את הביטחון בכך שבינה מלאכותית יכולה לפעול באופן אמין בתנאי חלל.כיום, כמעט כל המשימות המתקדמות בחלל משלבות בינה מלאכותית או אוטונומיה, וההשקעה בבינה מלאכותית לחלל מתגברת ברחבי העולם.

האבולוציה ההיסטורית של הבינה המלאכותית בטכנולוגיות חלל

השימוש בבינה מלאכותית במערכות חלל התפתח מהתחלות ניסיוניות והפך לרכיב מרכזי במשימות רבות. אבני דרך מרכזיות כוללות:

המצב הנוכחי של הבינה המלאכותית במערכות חלל

תוכניות ממשלתיות וסוכנויות: סוכנויות החלל הלאומיות משלבות באופן פעיל בינה מלאכותית בכל תחומי התוכניות שלהן במדע, חקר חלל ולוויינים. נאס"א משתמשת בבינה מלאכותית עבור אוטונומיה של רוברים, ניתוח נתונים מחקרי כוכבי לכת, תצפיות כדור הארץ ותפעול משימות. לדוגמה, Frontier Development Lab (FDL) של נאס"א היא שותפות ציבורית-פרטית המשתמשת בבינה מלאכותית להתמודדות עם אתגרים כמו חיזוי סערות שמש (הביא לפיתוח מודל DAGGER) nasa.gov, מיפוי משאבים בירח וניטור בריאות אסטרונאוטים. בתוכנית Artemis הקרובה, נאס"א בוחנת עוזרי בינה מלאכותית (סוכן הקול Callisto שטס סביב הירח) ושוקלת בינה מלאכותית למערכות אוטונומיות ב-Gateway הירחי. ESA (סוכנות החלל האירופית) הפכה את הבינה המלאכותית לעמוד תווך באסטרטגיה שלה – מעבר למשימות ה-Φ-sat, Φ-lab של ESA מפתח פתרונות בינה מלאכותית לתצפיות כדור הארץ וניווט, ופרויקטים כמו מניעת התנגשות אוטומטית מפותחים לשמירה על בטיחות בחלל esa.int esa.int. סוכנות החלל האירופית גם משתמשת בבינה מלאכותית בקרקע לניהול לוחות זמנים מורכבים של מכשירי לוויין ולהתמודדות עם כמויות המידע הגדולות מתצפיות. סוכנויות נוספות: JAXA היפנית הדגימה בינה מלאכותית בכלי שיגור וחוקרת גשושיות מונעות בינה מלאכותית (למשל, לחקר אסטרואידים), רוסקוסמוס ו-CNSA (סין) מדווחות על השקעות באוטונומיה בלוויינים ושימוש בבינה מלאכותית לניתוח תמונות ותמיכה בטיסות מאוישות (רובר המאדים הסיני מ-2021 בעל ניווט אוטונומי, וסין דנה על קונסטלציות ענק מנוהלות בינה מלאכותית). מנהל האוקיינוסים והאטמוספירה הלאומי של ארה"ב (NOAA), כאמור, כבר מפעיל בינה מלאכותית לבקרה על בריאות לוויינים ושואף לשפר את חיזוי מזג האוויר באמצעות עיבוד נתוני לוויין nextgov.com. בקצרה, מאמצי החלל הממשלתיים רואים בבינה מלאכותית מרכיב חיוני למקסום התשואה המדעית מהמשימות ולניהול מערכות מורכבות והולכות.

צבא וביטחון: קהילת ההגנה והביטחון הלאומי משקיעה רבות בבינה מלאכותית עבור תחום החלל, מתוך צורך בקבלת החלטות מהירה יותר בסביבה תחרותית ורוויית נתונים boozallen.com boozallen.com.

ארה"בלמשרד ההגנה יש מספר תוכניות: פרויקט Blackjack של DARPA, למשל, שואף לפרוס קונסטלציית LEO ניסיונית של לוויינים קטנים, שכל אחד מהם מצויד בצומת בינה מלאכותית בשם Pit Boss שמטרתו לתאם באופן אוטונומי את הרשת ולשתף נתונים טקטיים militaryembedded.com.הרעיון הוא שצי של לוויינים צבאיים יוכל לאתר מטרות (כמו משגרי טילים ניידים או ספינות) באמצעות חיישנים על גבי הלוויין ולהחליט בשיתוף פעולה איזה לוויין הוא בעל הסיכוי הטוב ביותר לתצפת או לעקוב, ואז להפעיל אוטומטית את אותו לוויין לאיסוף נתונים ולהעביר אותם – כל זאת ללא בקר מרכזי militaryembedded.com boozallen.com.סוג כזה של שרשרת אוטונומית “מחיישן ליורה” מקצר את זמני התגובה באופן דרמטי.הארה"בחיל החלל מאמץ גם הוא בינה מלאכותית לצורך מודעות למרחב החלל – מעקב אחר עצמים ואיומים פוטנציאליים במסלול.בהינתן אלפי תצפיות ביום, חיל החלל עושה שימוש בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לאוטומט את הזיהוי של לוויינים חדשים או תמרונים.מומחים מציינים כי יש צורך בבינה מלאכותית כדי לעמוד בקצב של "זרימת נתוני התעבורה העצומה בחלל" וכדי להבדיל במהירות בין אירועים רגילים לאנומליות או לפעולות עוינות airandspaceforces.com airandspaceforces.com.ארגוני הגנה בעלי ברית (למשלבאירופה) בוחנות גם כן בינה מלאכותית לניטור לוויינים, התרעת טילים (בינה מלאכותית לסינון נתוני חיישנים להתראות שווא), וסייבר לנכסים בחלל.במקטע הקרקעי, בינה מלאכותית מסייעת בתכנון משימות ללווייני הגנה, באופן דומה לשימושים מסחריים אך עם דגש על חוסן (בינה מלאכותית שיכולה לשנות את תצורת הרשתות באופן עצמאי במקרה של שיבוש או תקיפה של לוויינים).סוכנויות ביון משתמשות בבינה מלאכותית לניתוח תמונות לוויין ומודיעין אותות בהיקף נרחב, כפי שניתן לראות בשימוש של NGA בבינה מלאכותית לניתוח תמונות fedgovtoday.com.לסיכום, מערכות חלל צבאיות משלבות בינה מלאכותית כדי להשיג מהירות ויעילות—בין אם זו יחידת צבא שמקבלת מודיעין לווייני מהיר יותר באמצעות תמונות שאוצרו על ידי בינה מלאכותית, או אשכול לוויינים אוטונומיים שמנתב מחדש תקשורת לאחר שאיבד צומת.יכולות אלו נחשבות כמכפילי כוח.עם זאת, קיימת גם זהירות: בעלי עניין בתחום הביטחון מדגישים “בינה מלאכותית מהימנה” – האלגוריתמים חייבים להיות ניתנים להסבר וחסינים כך שמפקדים יוכלו לבטוח בתוצאות שלהם fedgovtoday.com boozallen.com.מאמצים נמשכים לאימות ואישור מערכות בינה מלאכותית למשימות חלל קריטיות.

המגזר המסחרי: חברות חלל פרטיות וסטארט-אפים אימצו בהתלהבות את הבינה המלאכותית כדי להשיג יתרונות תחרותיים בעלות וביכולות. SpaceX, למשל, מסתמכת רבות על אוטומציה ואלגוריתמים מתקדמים (גם אם לא תמיד מזוהה רשמית כ”בינה מלאכותית”) – משגרי Falcon 9 שלה נוחתים בעצמם באמצעות ראיית מחשב ומיזוג חישה, וחלליות Crew Dragon מבצעות עגינות אוטונומיות מלאות עם תחנת החלל הבינלאומית בעזרת ניווט מונחה AI ודימות LIDAR space.com. לווייני Starlink של SpaceX מצוידים, לפי הדיווחים, במערכת הימנעות מהתנגשויות אוטונומית שמשתמשת בנתוני מעקב כדי להתחמק מפסולת חלל או לוויינים אחרים ללא התערבות אנושית – הכרח עבור מגה־קונסטלציה של למעלה מ־4,000 לוויינים. חברות חישה מרחוק כדוגמת Planet Labs מבססות למעשה את עסקיהן על בינה מלאכותית: Planet מפעילה כ-200 ננו-לווייני דימות ומשתמשת בלמידת מכונה בענן כדי לנתח את שטף התמונות היומי (זיהוי שינויים, עצמים וחריגות) עבור לקוחותיה fedgovtoday.com. גם Maxar Technologies ו-BlackSky משתמשות ב-AI להפעלת שירותי ניתוח (כגון זיהוי ציוד צבאי או השפעות אסון טבע בתצלומי לוויין). בייצור, סטארט-אפים כמו Relativity Space משתמשים במדפסות תלת ממד מונעות ב-AI ובפידבק למידת מכונה כדי לשפר את תהליכי ייצור המשגרים nstxl.org – בינה מלאכותית במפעל שלהם לומדת מכל הדפסה כדי לשפר איכות ומהירות. מפעילי לוויינים מאמצים בינה מלאכותית לאופטימיזציה של רשת; למשל, חברות המנהלות צי לווייני תקשורת גדולים משתמשות בתזמון דינמי המונע ב-AI כדי לנתב תעבורה ולהקצות ספקטרום. Cognitive Space, שהוזכרה קודם לכן, מציעה את פלטפורמת ניהול הפעילות ב-AI שלה גם למפעילים מסחריים וגם לממשלה. אפילו ענקיות תעשייה מסורתיות מנהלות יוזמות ייעודיות ב-AI: Lockheed Martin הקימה "מפעל בינה מלאכותית" לאימון רשתות עצביות על סימולציות מתקדמות, ומפעילה משימות SmartSat ניסיוניות מונעות AI (באחת מהן השתמשו במודול AI של NVIDIA Jetson לביצוע שיפור תמונה על הלוויין) developer.nvidia.com developer.nvidia.com. Airbus ו-Thales Alenia מטמיעות יכולות AI בלוויינים מהדור הבא שלהן ויוצרות שיתופי פעולה עם חברות AI (למשל, Airbus עם IBM עבור CIMON, Thales עם חברות ניתוח תמונה היפרספקטרליות). המגמה ברורה – בינה מלאכותית נתפסת כמפתח לאוטומציה של תהליכים (הפחתת משאבי אנוש), שיפור ביצועי מערכות ואפשרות לשירותי נתונים חדשים. זה כולל את כל תחומי השרשרת: שיגור (משגרים אוטונומיים), לוויינים (עיבוד על-גבי הלוויין) וניתוחים מתקדמים (הפיכת נתוני חלל גולמיים לתובנות באמצעות בינה מלאכותית).

היסודות הטכנולוגיים המאפשרים בינה מלאכותית בחלל

• מחשוב "Edge" על הסיפון: אחד השינויים המרכזיים הוא השיפור בחומרת מחשוב מותאמת לחלל, המאפשרת למודלים מתקדמים של בינה מלאכותית לפעול מקומית על גבי החללית.בעבר, מעבדי לוויין היו איטיים בסדרי גודל ממכשירי אלקטרוניקה צרכנית (לשם עמידות בפני קרינה), מה שהגביל את עיבוד הנתונים על גבי הלוויין.עם זאת, כיום מופיעים מאיצי בינה מלאכותית עמידים לקרינה.המשימות Φ-sat של ESA השתמשו ב-Movidius Myriad 2 VPU – למעשה מאיץ רשת עצבית קטן – כדי להריץ הסקת מסקנות על תמונות במסלול.באופן דומה, הפלטפורמה הניסיונית SmartSat של לוקהיד מרטין משלבת מחשבים מבוססי GPU NVIDIA Jetson בלוויינים קטנים developer.nvidia.com developer.nvidia.com.בשנת 2020, לוקהיד ו-USC הטיסו CubeSat עם Jetson כדי לבדוק יישומי בינה מלאכותית כמו שיפור רזולוציית תמונה ועיבוד תמונה בזמן אמת בחלל developer.nvidia.com developer.nvidia.com.ה-Jetson סיפק יותר מ-0.5 TFLOPs של חישוב, קפיצה עצומה עבור קיובסאט, אשר אפשרה שיפור תמונות בזמן אמת (אפליקציית ה-SuperRes AI שלהם) ואת היכולת להעלות תוכנת למידת מכונה חדשה לאחר השיגור developer.nvidia.com developer.nvidia.com.דוגמה נוספת היא Pit Boss של DARPA, אשר למעשה מהווה צומת מחשב-על שנבנה על ידי SEAKR Engineering ויטוס על לווייני Blackjack כדי לבצע עיבוד בינה מלאכותית מבוזרת ומיזוג נתונים בין קבוצת הלוויינים militaryembedded.com.על מנת לתמוך בהתפתחויות אלו, מעבדי חלל מדור הבא נמצאים בפיתוח: השבב החדש של נאס"א, High-Performance Spaceflight Computing (HPSC) (הבנוי מ-12 ליבות RISC-V), יספק יכולת חישובית הגדולה פי 100 מהמעבדים העמידים לקרינה הנמצאים כיום בשימוש, ויתמוך במיוחד בעומסי עבודה של AI/ML בעזרת מאיצי וקטור sifive.com nasa.gov.צפוי להופיע לראשונה מאוחר יותר בעשור זה, HPSC יאפשר למשימות בשנות ה-2030 להפעיל אלגוריתמים מתקדמים של ראייה ולמידה על גבי החללית תוך עמידה בדרישות מחמירות של הספק ואמינות nasa.gov nasa.gov.לסיכום, התקדמות משמעותית במחשוב המתאים לחלל – ממאיצי בינה מלאכותית בלוויינים קטנים ועד מעבדים עם ליבות מרובות ועמידות לקרינה – מניחה את התשתית החומרתית לחלליות אוטונומיות ועשירות בבינה מלאכותית.

  השגת יכולות בינה מלאכותית בחלל דורשת התמודדות עם אתגרים טכניים ייחודיים. מנועים מרכזיים לכך כוללים:

• מסגרות תוכנה מוטמעות ורשתות נוירונים: ההתקדמות בתוכנה חשובה לא פחות. מהנדסים מפתחים מודלים קלי משקל של בינה מלאכותית וקוד אופטימלי שיכול לפעול במסגרת מגבלות הזיכרון והעיבוד של לוויינים. טכניקות כמו דחיסת מודלים, קוונטיזציה והאצת FPGA משמשות לפריסת רשתות נוירונים בחלל. לדוגמה, הבינה המלאכותית לגילוי עננים ב-Φ-sat-1 הייתה רשת קונבולוציה דחוסה שזיהתה עננים בנתוני מולטי-ספקטרל בזמן אמת, והלוויין Φ-sat-2 הקרוב יתמוך באפליקציות בינה מלאכותית מותאמות אישית אותן ניתן להעלות ולהריץ במסלול דרך מחשב משאבים גמיש esa.int esa.int. למעשה, הדבר יוצר מעין חנות אפליקציות בחלל – ניתן להגדיר מחדש לוויינים עם התנהגויות בינה מלאכותית חדשות לאחר השיגור. בנוסף, אדריכלות תוכנה אוטונומית יציבה (שפיתחו Remote Agent ואחרים) הופכת לסטנדרטית. אלו כוללות מערכות ניהול שיכולות לשלוח תוכניות לתתי-מערכות ולטפל במצבי חירום, וכן מנועי הסקה מבוססי מודל לאבחון תקלות. השילוב של תוכנה מתקדמת וחומרה עוצמתית מאפשר ללוויינים מודרניים לארח צינורות עיבוד שלם של בינה מלאכותית / למידת מכונה על גבי הלוויין: החל מקבלת נתוני חיישן → דרך קדם-עיבוד → הסקה (למשל, זיהוי עצמים בתמונה) → קבלת החלטה (למשל, האם להוריד את הנתונים או לבצע תצפית נוספת). בחלק מהלוויינים יש אפילו מודלים מרובים למשימות שונות (Φ-sat-2 מריץ שישה במקביל esa.int). מאפיין קריטי כאן הוא הרעיון של בינה מלאכותית לקצה, כלומר תכנון אלגוריתמים לפעול בסביבות מחשוב מוגבלות ומשתנות תוך שמירה על אמינות גבוהה. הדבר כולל בדיקות נרחבות לאיתור תקלות שנגרמות מהקרנה ומנגנוני בטיחות כדי שהבינה המלאכותית לא תסכן את כלי החלל במקרה של תקלה.
• אינטגרציה של AI ומחשוב ענן במגזר הקרקעי: לא כל ה-AI בתחום החלל חייב לפעול על גבי החללית – מגמה מקדמת נוספת היא האינטגרציה של מחשוב ענן ו-AI בתחנות קרקע ובבקרת משימות. מפעילים משתמשים בפלטפורמות ענן כדי לעבד טלמטריה ודימות מלוויינים בזמן אמת עם AI כשהמידע מגיע, ואף לשלוט בלוויינים בצורה חכמה יותר. לדוגמה, Amazon Web Services (AWS) ו-Microsoft Azure מציעות שירותי "תחנת קרקע כשירות" המאפשרים זרימת נתונים ישירות מלווין למרכזי נתונים בענן, שם מודלי AI מנתחים את המידע בתוך שניות מהאיסוף. מחקר מקרה של AWS מציג מרכז מבצעי משימה בענן (CMOC) שבו תכנון משימות, דינמיקת טיסה ותתי-מערכות ניתוח נתונים הם מיקרו-שירותים בענן aws.amazon.com aws.amazon.com. בארכיטקטורה כזו, אפשר לרתום AI לזיהוי חריגות בטלמטריה (שימוש במודלים של ML ב-AWS SageMaker לזיהוי קריאות טלמטריה לא תקינות) ולאופטימיזציה של צי הלוויינים (הפעלת CNTIENT.AI של Cognitive Space בענן AWS כדי לאוטומט לוחות זמנים של לוויינים) aws.amazon.com aws.amazon.com. הענן מספק עוצמת מחשוב כמעט בלתי מוגבלת לאימון מודלים על דאטה היסטורי מהחלל ולביצוע ניתוחים עתירי חישוב (כגון עיבוד תמונות רדאר מפתח סינתטי או עיבוד אלפי התראות הצמדות). הוא גם מספק אפשרות להתרחבות גלובלית – מרכזי תפעול מבוססי AI יכולים לגדול ככל שהקונסטלציה מתרחבת ללא צורך דומה בגידול בתשתית הפיזית aws.amazon.com aws.amazon.com. השילוב ההדוק בין לוויינים למערכות ענן מבוססות-AI הוא אפוא חלק מרכזי בנוף ה-AI העכשווי בחלל. הוא מאפשר צורת אינטליגנציה היברידית: החלטות בסיסיות וצמצום נתונים נעשים על גבי הלוויין, ניתוחים מתקדמים והחלטות אסטרטגיות מתקיימים בקרקע עם AI גדול-נתונים, ויש לופ פידבק בין השניים.
• אלגוריתמים מתקדמים של בינה מלאכותית לחלל: הבסיס למערכות אלו הם אלגוריתמים המותאמים במיוחד ליישומים בחלל. לדוגמה, אלגוריתמי ניווט מבוסס ראייה עושים שימוש ברשתות עצביות כדי לבצע ניווט אופטי (זיהוי נקודות ציון או כוכבים לקביעת מיקום/התמצאות). למידת חיזוק נחקרת לשליטה בחללית – למשל, מערכות בקרה של תנוחת לוויין הלומדות פקודות מומנט אופטימליות לחיסכון בדלק, או מדיניות למידת חיזוק שמלמדות כיצד לבצע מפגש ותמרון עגינה בחלל. ה-AI ART של סטנפורד הוא דוגמה שבה גישה מבוססת למידה (Transformer) מחליפה חישוב מסלולים כוחני space.com. תחום נוסף הוא זיהוי חריגות: טכניקות כגון SVM מסוג one-class או רשתות אוטואנקודר מיושמות על תבניות טלמטריה לזיהוי סטיות שמצביעות על תקלות, כפי שנעשה ב-GOES AIMS ובמערכות דומות asrcfederal.com asrcfederal.com. גם עיבוד שפה טבעית נכנס לעולם תפעול החלל; מרכזי בקרה מפתחים עוזרי בינה מלאכותית שמסוגלים לקרוא נהלים או פקודות קוליות (כמו עוזר שיחה לאסטרונאוטים שיכול לאבחן תקלות על סמך חוברות הפעלה). לבסוף, התקדמות במחשוב קוונטי מבטיחה להעצים חישובי AI מסוימים שקשורים לחלל (על כך בהרחבה בהמשך) – לדוג', אלגוריתמים קוונטיים עשויים לפתור אופטימיזציה של מסלולים מורכבים או להצפין תקשורת באופן שבינה מלאכותית קלאסית לא תוכל לפצח בקלות nstxl.org. כל ההתפתחויות הללו באלגוריתמים וטכניקות מחשוב מהוות את התשתית שמאפשרת מימוש מעשי של AI בחלל.

Φsat-2 של סוכנות החלל האירופית (ESA), ששוגר ב-2024, הוא בין הלוויינים הראשונים שנבנו במפורש כדי לנצל בינה מלאכותית על גבי הלוויין. לוויין CubeSat זה, שגודלו רק 22×10×33 ס"מ, נושא מעבד AI חזק שמסוגל לנתח תצלומים במסלול – לבצע זיהוי עננים, ליצור מפות, ולזהות אוניות ושריפות באופן עצמאי לפני הורדת המידע לקרקע esa.int. בעיבוד מידע על גבי הלוויין, Φsat-2 שולח רק מידע חשוב ומנותח מראש לקרקע, דבר שמפחית מאוד את צרכי התעבורה ומאפשר תובנות בזמן אמת מהחלל. משימה זו ממחישה את המפגש הטכנולוגי שבין חומרה מזערית לתוכנת AI מתקדמת בלוויין זעיר.

יתרונות השימוש בבינה מלאכותית בחלל

שילוב בינה מלאכותית במערכות חלל מניב יתרונות רבים:

• שיפור האוטונומיה וקבלת החלטות בזמן אמת: בינה מלאכותית מאפשרת לכלי חלל לקבל החלטות מידיות על גבי החללית עצמה מבלי להמתין להוראות מהקרקע. זה קריטי למשימות רחוקות (כמו רוברים על מאדים או גשושיות בחלל העמוק) בהן עיכובי התקשורת נעים בין דקות לשעות. באמצעות פעולה מקומית, בינה מלאכותית מאפשרת תגובות מהירות לאירועים משתנים – רובר יכול לעצור כדי להימנע מסכנה ברגע שמצלמותיו מזהות אותה, או לוויין יכול להתחמק מפסולת חלל בתוך שניות ספורות. למעשה, הבינה המלאכותית מקנה רמה של עצמאות המאפשרת להמשיך במשימה בבטחה וביעילות גם כאשר אין קשר עם הקרקע. הדבר גם מפחית את הצורך בניטור אנושי רציף. לדוגמה, הדגמת Remote Agent הראתה כי בינה מלאכותית יכולה לאתר ולפתור תקלות בחללית בזמן אמת jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov. לאחרונה, ניסוי השרפה Sentinel-2 הראה כי זיהוי סכנות (כמו שריפות יער או ספנות לא חוקית) ישירות על גבי הלוויין מספק התראות כמעט מיידיות לצוותי התגובה, בהשוואה לעיכוב של שעות או ימים אם כל העיבוד היה מתבצע על הקרקע sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. בסך הכול, בינה מלאכותית אוטונומית "בשטח" יכולה להגדיל משמעותית את קצב וקציר המשימות והנתונים המדעיים.
• יעילות בטיפול בנתונים: חלליות כיום אוספות הרבה יותר נתונים ממה שניתן לשלוח לקרקע בגלל רוחב פס מוגבל. הבינה המלאכותית מציעה פתרון על ידי סינון, דחיסה ותיעדוף של נתונים כבר במקור. לוויינים יכולים להשתמש באלגוריתמים של ראייה ממוחשבת כדי לבחור את התמונות המעניינות ביותר או לדחוס נתונים בצורה חכמה (כפי שעושה Φsat-2 עם דחיסת תמונות מובנית esa.int), משדרת תוכן עשיר במידע ומוותרת על נתונים מיותרים או תמונות מטושטשות. תהליך מיון הנתונים הזה ממקסם את ערך כל דקה של קו תקשורת. לדוגמה, האלגוריתם של Φsat-1 פסל פיקסלים עם עננים, כך ש-30% יותר תמונות שימושיות הגיעו לאנליסטים במקום ענני סרק esa.int. באותו אופן, בינה מלאכותית יכולה למזג נתוני חיישנים ממקורות שונים כבר בלוויין כדי להפחית נפח – למשל על ידי יצירת דוח אירועים מסכם ממספר מדידות במקום לשלוח את כל הנתונים הגולמיים. יעילות זו קריטית למשימות כמו קבוצות לווייני תצפית לכדור הארץ, שבהן צילום מתמיד עלול להעמיס את תחנות הקרקע ללא סינון מיידי. גם בצד הקרקע בינה מלאכותית מסייעת להתמודד עם שטף הנתונים: מודלים של למידת מכונה מסננים טרות של תמונות או טלמטריה כדי לאתר חריגות או מטרות מעניינות, ובכך מפחיתים משמעותית את העומס הידני ומבטיחים שמידע חשוב לא יפספס. למעשה, הבינה המלאכותית פועלת כמשגיחת נתונים חכמה, ומבטיחה להפיק תובנות רבות יותר מהזדמנויות התקשורת המוגבלות.
• שדרוג תפעול משימות ויכולת התרחבות: אוטומציה באמצעות בינה מלאכותית מאפשרת לנהל פעולות מורכבות בהרבה ממה שאפשרי ידנית. מערכת בקרה מונעת בינה מלאכותית אחת יכולה לתאם עשרות חלליות, לתזמן אלפי תצפיות, או לבצע תכנון מחדש מהיר כמענה לשינויים – משימות שהיו מציפות מפעילים אנושיים הן בהיקף והן במהירות. הדבר נהיה חשוב יותר ויותר עם פריסת מגה־קונסטלציות וביצוע משימות מרובות רכיבים. תזמון מיטבי וייעול משאבים מבוסס בינה מלאכותית יכולים גם לשפר משמעותית את ניצול המשאבים (חיישני לוויין, זמן אנטנה, דלק) על ידי מציאת פתרונות מיטביים שבני אדם עלולים לפספס. לדוגמה, מתזמן מבוסס בינה מלאכותית עשוי להגדיל את תפוקת קונסטלציית הצילום בכך שיבטיח שהלוויינים אינם מכסים אזורים חופפים ויוסבו אוטומטית למטרות דחופות (כמו אסונות טבע פתאומיים) בתוך דקות. בינה מלאכותית גם אינה מתעייפת ויכולה לנטר מערכות 24/7 ללא ירידת תשומת לב, ולסמן תקלות מיידית. האמינות משתפרת – בינה מלאכותית יכולה לזהות ולתקן חריגות קטנות לפני שהן מחמירות. תוכנית GOES-R ייחסה למעקב מבוסס בינה מלאכותית הארכת חיי משימת לוויין על ידי מניעת כשלים asrcfederal.com asrcfederal.com. מבחינת עלויות, בינה מלאכותית ואוטומציה מפחיתות משמעותית את עומס העבודה: סוכנויות יכולות להפעיל יותר לוויינים מבלי להזדקק לצוותי בקרה גדולים פי כמה. SpaceX הדגימה זאת על ידי טיסה בצי של משגרי Falcon 9 שנוחתים באופן אוטונומי – ובכך ביטלה את הצורך (והסיכון) בפעילות חילוץ מאוישת, והם מתפעלים אלפי לווייני Starlink עם צוות קטן יחסית, בין השאר בזכות מערכות אוטונומיות. לסיכום, בינה מלאכותית הופכת את פעילות החלל לרחבת היקף, יעילה ועמידה יותר, ובכך מורידה עלויות ומרחיבה את שאפתנות המשימות שנוכל לבצע.
• יכולות ושירותים חדשים: בינה מלאכותית לא רק משפרת תהליכים קיימים – היא גם פותחת מושגים חדשים לחלוטין למשימות בחלל. ישנם דברים שפשוט לא היו אפשריים לפני עידן הבינה המלאכותית. לדוגמה, מכשירים מדעיים אדפטיביים (כמו PIXL של פרסווירנס שמשתמש בבינה מלאכותית כדי להחליט אילו מאפייני סלע לנתח jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov) יכולים לבצע חקירות שהיו לא מעשיות בהנחיה מתמדת מכדור הארץ. לווייני נחיל יכולים לתאם תצפיות (למשל לאינטרפרומטריית מכ"ם מפתח סיננטי או דימות מזוויות רבות) באמצעות שיתוף פעולה של בינה מלאכותית, ולהשיג מדידות מורכבות כקבוצה. בינה מלאכותית יכולה לאפשר חלליות "חושבות" שמבצעות שינויים דינמיים בעצמן – לוויינים עתידיים עשויים להקצות חשמל או לשנות מצבי חיישנים באופן אוטומטי באמצעות בינה מלאכותית, כדי לעמוד ביעדי המשימה בתנאים משתנים. במסלול סביב כדור הארץ, אנליטיקת מרחב מבוססת בינה מלאכותית הפכה לשירות בפני עצמו: חברות מוכרות התראות כמו "יש מבנה חדש בקואורדינטות האלו" או "מצב היבול מדרדר באזור זה," שמופקות באמצעות ניתוח בינה מלאכותית של נתוני לוויין. שירות תובנות קרובות-לזמן-אמת כזה בקנה מידה עולמי לא היה אפשרי ללא בינה מלאכותית. בחקר החלל, ייתכן שבינה מלאכותית תאפשר מצבי חקירה חדשים לחלוטין, כמו רוברים או רחפנים שיכולים לסייר באוטונומיה לפני המשימה המרכזית, או נחתות שמחפשות אוטונומית עקבות חיים ומקבלות החלטות בנוגע לאיסוף דגימות – ומבצעות מחקר במקום בדרך שעכשיו אנו תלויים במדענים על פני כדור הארץ לבצעה. אפילו משימות מאוישות מרוויחות, כיוון שסייעני בינה מלאכותית יכולים לסייע לצוותים באבחון, תרגום או חישובים מנטליים, וכך להגביר את היכולת של צוות קטן. בשורה התחתונה היא שבינה מלאכותית מרחיבה את יכולות מערכות החלל, ומאפשרת למשימות להיות שאפתניות ואדפטיביות מאי פעם.

אתגרים בפריסת בינה מלאכותית בחלל

למרות היתרונות המשמעותיים, השימוש בבינה מלאכותית בסביבת החלל טומן בחובו אתגרים ומגבלות משמעותיות:

• מגבלות חישוביות (חשמל, עיבוד, זיכרון): לחלליות יש תקציב חשמל מוגבל ובדרך כלל חומרת עיבוד צנועה יחסית לזו שנמצאת במחשבים בכדור הארץ. מעבדים בעלי ביצועים גבוהים גם מייצרים חום שיש לפזר בוואקום. הרצת אלגוריתמים של בינה מלאכותית (במיוחד רשתות עצביות עמוקות) עלולה להיות דורשת משאבים חישוביים רבים וצורכת הרבה אנרגיה. האתגר הוא או לתכנן בינה מלאכותית קלת משקל מספיק, או לספק כוח חישוב נוסף על גבי החללית מבלי לחרוג ממגבלות הגודל/המשקל/הצריכת חשמל. הושג מעט התקדמות (כפי שנדון עם מעבדים חדשים), אך המעבדים בחלליות עדיין רחוקים ממעבדים עדכניים בשרתים המתקדמים ביותר. מהנדסים חייבים לאזן בקפידה בין עומס העבודה של הבינה המלאכותית לבין צריכת החשמל – למשל, בינה מלאכותית לעיבוד תמונות תרוץ רק כאשר החללית באור השמש ותשתמש בכוח סולארי, ותכבה כשהיא בצֵל. ניסוי הבינה המלאכותית בחלל של Sentinel-2 ציין שחיקוי עיבוד קרקע במסלול הוא "דורש חישובית וקשה לביצוע עם משאבים מוגבלים על גבי החללית" sentinels.copernicus.eu. הצוות נדרש לפתח אלגוריתמים חסכוניים באנרגיה ואפילו טכניקת רישום משותף (co-registration) מהירה בהתאמה אישית כדי להפוך זאת ליישומי sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. הדבר מדגיש שכל מחזור עיבוד וכל ואט חשמל חשובים בחלל. יתרה מזאת, הזיכרון מוגבל – מודלים של בינה מלאכותית בגודל מאות מגה-בייט בכדור הארץ חייבים לעבור חיתוך או קוונטיזציה כדי להתכווץ לגודל של כמה מגה-בייט בלבד ולהיכנס לזיכרון של החללית. לסיכום, הסביבה בחלל מאלצת מהנדסי בינה מלאכותית למקסם יעילות באופן קיצוני, ולא כל אלגוריתם ניתן ליישום בקלות מבלי לעבור פישוט משמעותי.

קרינה ואמינות: החלל הוא סביבה קרינתית קשה, במיוחד מחוץ למסלול לווייני נמוך. חלקיקים עתירי אנרגיה יכולים לגרום להיפוך ביטים או נזק למעגלים אלקטרוניים – תופעה המכונה הפרעות אירוע בודד. זה בעייתי עבור חישובי בינה מלאכותית, כי ביט שהתהפך במשקל של רשת עצבית או ברגיסטר במעבד עלול להוביל להחלטות שגויות או אפילו לקריסת המערכת. מעבדים מוקשחים לקרינה מפחיתים זאת דרך תכנון מיוחד (למשל זיכרון מתקַן שגיאות, מעגלים מיותרים), אך הם אינם יכולים לבטל את הבעיה לחלוטין ולעיתים קרובות מפגרים בביצועים. הבטחת סבילות תקלות של מערכות בינה מלאכותית היא אתגר מרכזי. מפתחים צריכים לכלול מנגנוני גילוי שגיאות (כמו בדיקות סבירות לפלטים) ומערכות בטיחות – לדוגמה, אם התוצאה של הבינה המלאכותית מוזרה או שהמודל לא מגיב, כלי החלל צריך לעבור למצב בטוח או לחזור לחוקי שליטה פשוטים יותר. האלגוריתמים עצמם עשויים לדרוש יתירות; חוקרים בוחנים מודלים משולבים או לוגיקת הצבעה ברוב כדי שביט בודד שהתהפך לא יגרום לתוצאה הרסנית. בדיקת תוכנת בינה מלאכותית תחת קרינה (למשל באמצעות אלומות חלקיקים עתירי אנרגיה במעבדות) היא כיום חלק חשוב באימות. המגבלה חלה גם על האצת חומרה: מאיצי בינה מסחריים רבים (GPUs, TPUs) אינם עמידים לקרינה. פרויקטים כמו ניסוי PULSAR של נאס"א מנסים חומרת בינה סטנדרטית במסלולים נמוכים, אך משימות עמוקות ידרשו שבבים מיוחדים. בסך הכול, איזון בין צורכי החישוב של בינה מלאכותית לבין הצורך בתפעול עמיד ועמיד לקרינה הוא אתגר טכני מרכזי עבור בינה מלאכותית בחלל.

אימות ואמון: מערכות בינה מלאכותית, במיוחד כאלה המבוססות על למידת מכונה, עשויות להיות “קופסאות שחורות” שהתנהגותן לא תמיד ניתנת לחיזוי בכל מצב. משימות חלל דורשות אמינות גבוהה ביותר – אי אפשר לאתחל לוויין בקלות או להתערב בזמן אמת אם מתקבלת החלטה שגויה מ-100 מיליון קילומטרים מרחוק. לכן, כל בינה מלאכותית אוטונומית חייבת לעבור אימות קפדני. זה מאתגר כי מרחב המצבים (כל המצבים האפשריים) במשימות כמו ניווט אוטונומי עצום, ומערכות למידת מכונה עלולות להתנהג באופן בלתי צפוי מחוץ לנתוני האימון שלהן. יש סיכון שקצוות קיצוניים יגרמו לתקלות – למשל, בינה מלאכותית לניתוח תמונה עלולה לסווג בצורה שגויה הפרעות חיישן מוזרות כמאפיין ולקבל החלטה לא נכונה. רכישת אמון בהחלטות של בינה מלאכותית היא אתגר; מפעילים נזהרים במובן הטבעי מלהעביר שליטה. קהילת התעופה והחלל מפתחת שיטות אימות חדשות לבינה מלאכותית, כמו סימולציות מונטה קרלו לאלפי תרחישים אקראיים כדי להעריך סטטיסטית את הבטיחות, או טכניקות אימות פורמלי לבקרים מבוססי למידה פשוטה. היבט נוסף הוא הסבריות – עבור יישומים מסוימים (למשל ביטחון/מודיעין), משתמשים צריכים להבין למה הבינה המלאכותית המליצה על תמרון מסוים או סימנה מטרה מסוימת fedgovtoday.com. הבטחת יכולת הסבר של תהליך קבלת ההחלטות (או לפחות אפשרות למהנדסים לפרש אותו בדיעבד) היא תחום מחקר פעיל. עד שיתגברו על אתגרי האימות הללו, השימוש בבינה מלאכותית בתפקידים קריטיים יהיה מוגבל או שיידרש גיבוי אנושי. זהו אתגר ארגוני ותהליכי לא פחות מטכני: הוא דורש קביעת תקנים ותהליכי הסמכה חדשים לבינה מלאכותית בחלל, בדומה לאופן שבו תוכנת טיסה מאושרת.

מגבלות תקשורת ועדכון: ברגע שחוליה חללית, עדכון התוכנה או מודלי ה-AI שלה הופך לקשה, במיוחד במשימות מעֵבר למסלול סביב כדור הארץ. בניגוד למכשירים המחוברים לאינטרנט על פני האדמה, הרכבים בחלל סובלים מקישורים לסירוגין ובעלי רוחב פס נמוך. העלאת רשת נוירונים חדשה וגדולה לנַסָּע על מאדים, לדוגמה, עשויה לקחת שעות רבות מרשת התקשורת המעמיקה – זמן יקר של מעבר תקשורתי. בנוסף, אם משהו משתבש במהלך העדכון, לא פשוט להחזיר לאחור מבלי לסכן את המשימה. הדבר יוצר אתגר בשמירה של מערכות AI עדכניות עם נתונים או שיטות חדשות. פותחה לאחר השיגור טכנולוגיית ML פורצת דרך? ייתכן שלא ניתן יהיה ליישם אותה בפועל אלא אם המשימה תוכננה במיוחד לאפשרות העלאות גמישה (כמו ש-Φsat-2 מתכננת esa.int). רוב המשימות יצטרכו להסתמך על ה-AI איתו יצאו לדרך, מה שמוסיף לחץ "לקלוע בול" מההתחלה ולספק מערכת עמידה. בנוסף, קישוריות מוגבלת גורמת לכך שאם ה-AI נתקל במצב מחוץ לתחום האימון שלו, הוא לא תמיד יוכל לבקש עזרה או עוד נתונים מיידית. זו הסיבה שרובוטים ניידים פלנטריים עדיין נמצאים תחת פיקוח משמעותי – אם ה-AI של הרובוט אינו בטוח לגבי סלע מסוים, לרוב הוא ישלח את הנתונים לכדור הארץ למדענים לניתוח, במקום לסכן החלטה שגויה. בעתיד תשתיות תקשורת משופרות (כמו ממסרי לייזר) ולמידה על גבי החללית עשויים להקל על כך, אך כיום זו מגבלה מהותית.

היבטים אתיים ובטיחותיים: כאשר AI מקבל תפקיד גדול יותר בקבלת החלטות בחלל, עולות שאלות בדבר גבולות אתיים ומנגנוני בטיחות. בתרחישי הגנה, לדוגמה, אם AI מזהה לוויין כעויין ואף עשוי להציע צעדי נגד, חייבת להיות בקרה אנושית קפדנית כדי למנוע הסלמה בלתי מכוונת – מעין מקבילה חללית לדיונים סביב כלי נשק אוטונומיים. במשימות אזרחיות, חובה להבטיח ש-AI תמיד יעמיד את בטיחות החללית בראש סדר העדיפויות; לא נרצה ש-AI ידחוף מערכת מעבר למגבלות בטיחות לשם מטרה מדעית. קיים גם סיכון להטיה ב-AI – אם המערכת אומנה על תמונות ממוקדות מאזור מסוים בכדור הארץ ועוברת להקשר שונה (אקלימי, נופי), עלולות להתקבל תוצאות מוטות. באסטרונומיה, חשוב שמדענים יבינו היטב את האלגוריתמים (למשל זיהוי כוכבי לכת או אירועים קוסמיים), כדי שלא יחדירו בשוגג הטיה לגילויים. אתגרים אלה מחייבים הגדרה ומעקב מדוקדק על תפקיד ה-AI. משימות רבות מאמצות מודל אוטונומיה מדורגת – ה-AI מקבל החלטות עצמאיות בסיכון נמוך, אך כל דבר קריטי או מסוכן דורש אישור מהקרקע או מנגנון עקיפה.

לסיכום, הטמעת AI בחלל היא משימה לא טריוויאלית. נדרשת הנדסה מתקדמת לפיתוח מערכות שיהיו יעילות, עמידות ואמינות ברמה מספקת לסביבה חוץ-ארצית. משימות רבות מתחילות בשימוש שמרני ב-AI (כתמיכה בקבלת החלטות, יועץ או מצבים חצי-אוטונומיים), ומרחיבות את רמות האוטונומיה בהדרגה עם בניית האמון. ובכל זאת, המגמה היא להתמודד עם האתגרים הללו, דרך טכנולוגיות משופרות (כמו שבבי AI עמידים לקרינה) ומתודולוגיות טובות יותר (כמו אימות ובדיקות במסלול).

מגמות עתידיות וכיווני מחקר

השנים הקרובות צפויות להעמיק עוד יותר את תפקידי ה-AI במערכות חלל. מגמות עיקריות ותחומי מחקר כוללים:

• חקר חלל מונע בינה מלאכותית: הבינה המלאכותית תהיה בלב המשימות החוקרות בדור הבא. לחוקרים הרובוטיים הבאים – בין אם מדובר ברוברים על מאדים, רובוטים בירח או בגשושיות לחלל העמוק – צפויים להיות רמות הולכות וגדלות של אוטונומיה. כלי הטיס Dragonfly של נאס"א (שמתוכנן לחקור את טיטאן בשנות ה-30 של המאה הנוכחית) יזדקק לבינה מלאכותית כדי לנווט בשטח ובאטמוספירה הבלתי נודעים של טיטאן, ובעצם יטיס את עצמו סביב ירחו של שבתאי לאתרי מחקר שונים. בדומה לכך, משימות עתידיות למאדים (כגון רוברים לאיסוף דגימות) כנראה יעשו שימוש בבינה מלאכותית למפגש אוטונומי עם מכלי דגימה או לקבלת החלטות מדעיות לגבי אילו דגימות לאסוף. ככל שנערכים למשימות מאוישות למאדים, בינה מלאכותית תסייע לצוותים בניהול המגורים, ניווט על פני השטח וניתוח מדעי בזמן אמת (מכיוון שאסטרונאוטים אינם יכולים להיות מומחים בכל דבר, עוזר בינה מלאכותית יכול לסייע בזיהוי תכונות גאולוגיות או בחיפוש אחר סימני חיים בנתונים). מדע מבוסס בינה מלאכותית הוא נושא משמעותי: במקום לאסוף נתונים ולשלוח אותם לכדור הארץ, כלי החלל יפרשו יותר ויותר את הנתונים על סיפונם כדי להחליט מה מעניין. מדענים משתמשים במונח "אוטונומיה מדעית" – חללית שיודעת מה לחפש ויכולה להתאים את המשימה שלה כדי לרדוף אחר ממצאים מסקרנים מבלי להמתין להנחיות מכדור הארץ nas.nasa.gov. משימות בין-פלנטריות יעשו גם הן שימוש בבינה מלאכותית לניהול תקלות בסביבות הקשות של החלל העמוק, שם התאוששות מהירה יכולה להכריע בין המשך המשימה לאבדה. יש אפילו חזון של חוקרים מונעי בינה מלאכותית שיכולים לפעול בסביבות מסוכנות מדי עבור בני אדם או חלליות רגילות – למשל, קריובוט עתידי לאירופה (רובוט חודר קרח) בעל בינה מלאכותית עשוי לחפש באופן עצמאי חיים מיקרוביאליים באוקיינוסים מתחת לקרח, ולקבל במקום החלטות אילו דגימות לנתח. בסך הכול, בינה מלאכותית נתפסת כמנוע קריטי שיאפשר לחקור רחוק ומהר יותר – ולעשות יותר מדע עם פחות שליטה ישירה. לסוכנויות החלל קיימות מפת דרכים ברורה לכך (למשל אסטרטגיית חקר בינה מלאכותית 2040 של נאס"א captechu.edu), בהן רואים בבינה המלאכותית "נווט חכם" לצד חוקרים אנושיים ולסוכן עצמאי עבור רובוטיים.
• קונסטלציות לוויינים אוטונומיות ומגה-קונסטלציות: ככל שמספר הלוויינים הפעילים מזנק, ניהול הציים הללו יתבסס רבות על בינה מלאכותית ואוטומציה. סביר שנראה קונסטלציות מונעות בינה מלאכותית שבהן לוויינים יתאמו דרך קישורים בין-לווייניים ויקבלו החלטות קולקטיביות. בקונסטלציות תקשורת, זה יכול לכלול ניתוב דינמי של נתונים ברשת לפי עומס, או שלוויינים יתאימו באופן אוטומטי את ההספק והתדרים שלהם כדי לצמצם הפרעות ביניהם (יישום של אופטימיזציה של רשתות מונעת בינה מלאכותית בחלל). בקונסטלציות תצפית לכדור הארץ, לוויינים יוכלו לשתף מידע על מטרות – אם הבינה המלאכותית של לוויין מזהה משהו (למשל שריפה), הוא יכול להתריע לאחרים לשנות משימה ולתעד תצפיות משלימות, הכול אוטונומית. הקונסטלציות יצטרכו גם לתחזק אוטונומית את התצורה המסלולית שלהן; בינה מלאכותית יכולה לסייע בטיסה במבנה מתמשכת, ולשמור על לוויינים במיקומים יחסיים מדויקים (כמו במשימת Proba-3 הדו-לוויינית של סוכנות החלל האירופית, שתבחן טיסה מדויקת במבנה אולי בהכוונת בינה מלאכותית). עם מגה-קונסטלציות במסלול לווייני נמוך (עשרות אלפי לוויינים כמו Starlink, OneWeb, Kuiper של אמזון), הימנעות מהתנגשויות ותיאום תעבורה הופכים למשימות ענק – כאן, כנראה שבינה מלאכותית תהווה את עמוד השדרה של מערכות ניהול תעבורת חלל, תעקוב אחרי כל לוויין ותבצע תמרוני הימנעות בתיאום גלובלי כך שהתמרון של לוויין אחד לא יכניס אותו למסלול התנגשות עם אחר. אפשר לצפות גם ליותר בינה מלאכותית בין-לוויינית: אלגוריתמים מבוזרים שפועלים על פני כמה לוויינים ופותרים בעיות יחד (בדומה לרשת נוירונים מבוזרת בחלל). לדוגמה, אשכול של לוויינים יכול לעבד יחד תמונה, כאשר כל אחד מטפל בחלק מהמשימה, או לבצע משימה חישובית מבוזרת שבה כל לוויין מנתח דרך הבינה המלאכותית שלו חלק ממבנה תלת־ממדי מנקודות מבט שונות. בעצם, המגמה היא המעבר מלוויינים חכמים בודדים לנחילי לוויינים חכמים. זה ישנה את תפיסת המשימות – במקום לוויין אחד = משימה אחת, נקבל קונסטלציות מכוונות בינה מלאכותית המבצעות משימות כמערכת מאוחדת. סוכנות DARPA ואחרות כבר עורכות ניסויים בתחום (למשל הגישה של System-of-Systems של DARPA לחלל). כדי להצליח בכך יש צורך בתקשורת צולבת אמינה ובפרוטוקולים אחידים שיאפשרו ללוויינים "לדבר ולחשוב יחד". התוצאות עשויות להיות עמידות משופרת (אם לוויין נכשל – האחרים יפצו על כך), כיסוי עולמי בזמן אמת עם שינוי משימות חכם, וצמצום הצורך בהתערבות אנושית בניהול שוטף של הקונסטלציה.
• שיתופי פעולה בין אדם לבינה מלאכותית בחלל: בתחום טיסות החלל המאוישות, צפוי שלבינה המלאכותית יהיה תפקיד הולך וגדל כעוזרת צוות ושותפה למשימה. כלי רכב וחללים עתידיים (כמו אלה של בסיס ארטמיס על הירח או ספינת מסע למאדים) ככל הנראה יכללו מערכות בינה מלאכותית לניהול תמיכת חיים, אופטימיזציה של ניצול חשמל וחום, וזיהוי חריגות במערכות – למעשה "טייס אוטומטי" לחללית שמבצע משימות שגרתיות או קריטיות כך שהאסטרונאוטים יתמקדו בחקר. ניתן היה לראות רמז מוקדם לכך עם CIMON בתחנת החלל הבינלאומית, ובעתיד עשויות להיות מערכות AI מתקדמות יותר, המסוגלות לנהל שיחות ולענות על שאלות אסטרונאוטים ("איך לתקן בעיה במסנן האוויר?" באמצעות שליפת מידע מהמדריכים), ואף לספק ייעוץ רפואי ע"י השוואת סימפטומים למסד נתונים רפואי. נאס"א עובדת על רעיונות לעוזרים וירטואליים (הניסויים Analog-1 של סוכנות החלל האירופית בדקו אינטראקציה בין אדם לרובוט, ותוכנית המחקר האנושי של נאס"א בוחנת תמיכה בדמות סוכן חכם להתמודדות עם בידוד). בשנות ה-2030 אסטרונאוטים יוכלו לקבל בן לוויה AI במשימות חלל עמוק שינטר את מצבם הקוגניטיבי והרגשי (ויסייע להתמודד עם אתגרים פסיכולוגיים של משימות ארוכות) וישמש כמקשר עם מרכז הבקרה ע"י סיכום תקשורות או טיפול בעדכונים שוטפים. תפעול מרחוק הוא תחום נוסף – אסטרונאוטים עשויים להיעזר ב-AI כדי להפעיל מרחוק רוברים או רחפנים על פני כוכב (ה-AI יוכל לייצב את הרובוט או להימנע ממכשולים באופן עצמאי, וכך להקל על עבודת האסטרונאוט). למעשה, הבינה המלאכותית תגביר את הפרודוקטיביות והבטיחות של בני האדם: אם אסטרונאוט מבצע תיקון מורכב, AI יוכל לוודא שלא מדלגים על שום שלב, לכוון מערכות סביבתיות, ואפילו להפעיל זרוע רובוטית משנית בצורה מסונכרנת עם האדם. שיתוף פעולה כזה מכונה “אוטומציה קוגניטיבית” – הבינה המלאכותית מבצעת את רוב העבודה המנטלית הקשה של נהלים ואיתור תקלות, בהכוונת האדם. דוגמה ממשית לטווח הקרוב היא תוכנית נאס"א להשתמש בטכנולוגיית העוזר הקולי Alexa (של אמזון) מותאמת לחלל, שהודגמה (באופן מוגבל) בחללית אוריון במשימת ארטמיס I. גירסאות עתידיות עשויות להשתלב עם מערכות החללית – אסטרונאוט יוכל לומר "מחשב, אבחן את מצב המערכים הסולאריים שלנו," וה-AI תאגד מידע ותשיב תשובה. המטרה הסופית היא להגדיל את האוטונומיה של משימות מאוישות ביחס לכדור הארץ, שלב הכרחי ככל שמרחיקים (שם שיהוי בשל מהירות האור והפסקות בתקשורת מחייבים את הצוות להיות עצמאי). מערכות AI שמיועדות לשימוש אנושי יעברו הרבה בדיקות ואימות, אך ההתקדמות בתחום עוזרי AI ורובוטיקה לשימוש ביתי זולגת בהדרגה יישירות לחלל.
• בינה מלאכותית למשימות בין-פלנטריות ולמשימות חלל עמוק: כשמשימות מתקדמות רחוק יותר (מאדים, אסטרואידים, כוכבי לכת חיצוניים ומעבר לכך), הבינה המלאכותית הופכת לא רק למועילה, אלא לעיתים להכרחית. סיבה עיקרית לכך היא עיכוב בתקשורת – במאדים, זמן האור בכיוון אחד הוא 4–20 דקות; בצדק זה למעלה מ-30 דקות. חללית בצדק או בשבתאי לא יכולה להתופעל ידנית מהארץ. לכן, גשושיות עתידיות בחלל העמוק יצטרכו בינה מלאכותית לניווט (ניווט אופטי באמצעות ירחים/כוכבים, הימנעות מסיכונים בזמן אמת בנחתות), לאוטונומיית מדע (בחירה אילו דגימות לאסוף, למשל על כוכב שביט, או החלטה כיצד לשנות מסלול כדי לצפות במשהו מעניין יותר), ולניהול תקלות על הסיפון (מפני שהמתנה של שעה לתשובה מהארץ עלולה לעלות באובדן המשימה). פרויקטים כמו הנחתת אירופה המוצעת של NASA בחנו בחירה אוטומטית המבוססת על בינה מלאכותית – נחיתה ליד תכונות מעניינות ואחר כך קבלת החלטות של ה-AI של הנחתת אילו דגימות קרח להמיס ולנתח לחיפוש סימני חיים בהתבסס על קריאות החיישנים. בנוסף, נחילים אוטונומיים של גשושיות קטנות עשויים לחקור סביבות כמו טבעות שבתאי או מערות במאדים; תיאום הנחילים האלה הרחק מהארץ ידרוש שליטה מקומית מבוססת בינה מלאכותית. גם קביעת לוחות זמנים לרשת התקשורת החללית עצמה עשויה להיעזר בבינה מלאכותית כדי להקצות זמן תקשורת באופן אופטימלי בין משימות רבות ורחוקות, במיוחד כשנשלח עוד ועוד גשושיות. קונספט מתקדם נוסף הוא הסקה מדעית על גבי הכלי: דמיינו טלסקופ כמו JWST או מצפה עתידי בשימוש בינה מלאכותית כדי להחליט בזמן אמת האם אירוע חולף (כמו סופרנובה או התפרצות גאמא) מזוהה בנתוניו, ואז להפנות אותו אוטונומית או לשנות תצפיות כדי ללכוד את האירוע – למעשה לבצע גילוי ומעקב המשך באופן אוטונומי. זה עשוי להעצים מאוד את ההחזר המדעי על ידי תגובה מהירה יותר מאשר תפעול בתיווך בני אדם, במיוחד לאירועים חולפים. צפוי גם שנראה שימוש מושכל בבינה מלאכותית לתכנון מסלולים עבור מסלולים מרובי מקפצות כבידה או שמירה על עמדות במסלולים אורביטליים בלתי יציבים (כמו מסלול Gateway סביב הירח) – משימות שבהן מרחב החיפוש עצום ואופטימיזציה מבוססת AI יכולה למצוא פתרונות יעילים יותר. לסיכום, ככל שמסעות החלל מתארכים ומתרחקים, כך נדרשת אינטליגנציה חכמה על הסיפון, מה שהופך את חקר החלל העמוק ופיתוח הבינה המלאכותית לבלתי נפרדים.
• בינה מלאכותית בקבוצות לוויינים ומגה-קונסטלציות: (כוסה לעיל בקונסטלציות אוטונומיות, אך כדי להרחיב לגבי מגה-קונסטלציות באופן ספציפי.) כאשר עשרות אלפי לוויינים מספקים אינטרנט רחב פס גלובלי תמידי (סטארלינק וכו'), שליטה ידנית אינה ישימה. מגה-קונסטלציות עתידיות צפויות להשתמש במידה גבוהה של בינה מלאכותית מרכזית ומבוזרת. בינה מלאכותית מרכזית (בשרתֵי קרקע) תנתח את מצב הרשת הכללי ותפיק התאמות ברמת-על (כמו הזזת לוויינים בין מסלולים להקלת עומס, או אופטימיזציה של מסירות לתחנות קרקע לפי תחזית הביקוש). בינה מלאכותית מבוזרת (על גבי הלוויין) תאפשר ללוויינים לנהל משא ומתן על שימוש בתדרים מקומית ולבצע הימנעות מהתנגשויות בשיתוף פעולה. למידה פדרטיבית היא מושג שעשוי להיות רלוונטי – לוויינים יוכלו לאמן מודלים קטנים מקומית על נתוני מסלול ולשתף תובנות עם מערכת מרכזית מבלי שלכל אחד יהיה צורך בכל מערך הנתונים המלא, ובכך לשפר במשותף תחומים כמו תגובה למזג אוויר חללי או אסטרטגיות פיצוי גרר. מגמה נוספת היא הרעיון של “מטענים חכמים”: למשל, קבוצות לווייני צילום שבהן כל מצלמה מעובדת על ידי בינה מלאכותית במסלול, כך שרק אירועים רלוונטיים נשלחים לקרקע. כשמספר לווייני הצילום יגדל, יהיה זה חיוני למנוע הצפת אנליסטים בתמונות חוזרות. חברות כבר בוחנות הטמעת בינה מלאכותית ב"קוּצה" של הקונסטלציה מסיבה זו (למשל Satellogic ואחרות מדברות על קדם-עיבוד תמונות במסלול). בקונסטלציות תקשורת, בינה מלאכותית תוכל לנהל קישורי לייזר בין-לווייניים – תעשה קונפיגורציה דינאמית של טופולוגיית הרשת כדי לעקוף תקלות או למזער השהיה לאזור מסוים בשעות שיא. למעשה, מגה-קונסטלציות יתפקדו כמכונות ענק מבוזרות, והבינה המלאכותית היא מערכת ההפעלה שתפעיל אותן. יש גם שיקול מתפתח של תיאום תעבורה חללית בין קונסטלציות שונות – אולי מערכות נייטרליות של בינה מלאכותית יתווכו, למשל, בין סטארלינק לקונסטלציה של חברה אחרת לוודא מניעת הפרעות וחלוקת מסלולים בטוחה. רגולטורים כמו ה-FCC וגופים בינלאומיים עשויים לדרוש יכולות תיאום אוטונומיות מסוימות בלוויינים עתידיים כדי להתמודד עם סביבה רבת-שחקנים זו. כל זה מצביע על עתיד שבו החלל סביב כדור הארץ הוא אקוסיסטמה פעילה, עצמאית ומתנהלת בעצמה של לוויינים – “האינטרנט של הדברים בחלל” – כשהבינה המלאכותית היא הדבק שמחזיק הכל יחד.
• מחשוב קוונטי ובינה מלאכותית בחלל: אף שזה עדיין בשלבים מוקדמים, השילוב של מחשוב קוונטי עם בינה מלאכותית ("בינה קוונטית") עשוי בעתיד לחולל מהפכה בשימושים בחלל. מחשבים קוונטיים מסוגלים לפתור סוגים מסוימים של בעיות מהר יותר משמעותית ממחשבים קלאסיים – דוגמאות רלוונטיות כוללות בעיות אופטימיזציה, הצפנה/פענוח וזיהוי דפוסים מורכבים. אם ניתן יהיה להכשיר מעבדים קוונטיים לפעולה בתנאי חלל, חללית תוכל לשאת קו-מעבד קוונטי קטן כדי להאיץ אלגוריתמים של בינה מלאכותית או לבצע ניתוח נתונים מהיר במיוחד. שימוש פוטנציאלי הוא למידת מכונה מוגברת קוונטית: מחשב קוונטי עשוי לטפל בחלק מהחישובים של רשת עצבית או לעזור באימון מודלים ביעילות גבוהה יותר, מה שיאפשר הרצת מודלים מתקדמים יותר תוך שימוש בפחות משאבים nstxl.org. שימוש נוסף הוא באבטחת תקשורת – מחשוב קוונטי יכול לחזק את הצפנת התקשורת הלוויינית (כבר נערכות בדיקות לחלוקת מפתחות קוונטית באמצעות לוויינים) ומנגד, בינה מלאכותית יכולה לעזור בניהול רעשים ושגיאות ייחודיות לערוצי תקשורת קוונטיים. ברמת התמיכה הקרקעית, גופים כמו נאס"א וסוכנות החלל האירופית בוחנים שימוש במחשבים קוונטיים בכדור הארץ לטובת תזמון משימות ועיבוד מידע מחלל; למשל, אופטימיזציה קוונטית יכולה לשפר תכנון מסלולים למשימות בין-פלנטריות או לפתור תזמון אלפי תצפיות עבור קונסטלציה ענקית, בדרך שמחשבים קלאסיים לא יכולים לעשות בזמן סביר nstxl.org kroop.ai. IBM ואחרים החלו בשיתופי פעולה (ל-IBM יש רשת קוונטית בה משתתפים, למשל, CERN וסוכנויות חלל שונות לבחינת שימושים). סביר שבתוך עשור או שניים, לוויינים מסוימים (בעיקר צבאיים או חלליות עמוקות) עשויים לשאת מעבדים קוונטיים מוקשחים לקרינה למשימות ייעודיות – גם אם רק לשם הצפנה עדיפה או סימולציה נאמנה במיוחד של תופעות פיזיקליות. בנוסף, חיישנים קוונטיים (כמו מדי כבידה קוונטיים או שעונים) אשר מייצרים נתונים יכולים להסתייע בבינה כדי לנתח אותם – תחום הנקרא חישה בינה קוונטית. כיום המחשוב הקוונטי בחלל עדיין ניסיוני, אך הצפי הוא להצטלבות התחומים: בינה קוונטית תוכל להתמודד עם חישובים ענקיים לתכנון מסלולים או סימולציות חללית בתוך שניות, או לאפשר יכולות חדשות כמו אופטימיזציה בזמן אמת של רשתות גדולות ופיצוח קודים בלתי ניתנים לפיצוח כיום nstxl.org. הצעדים הראשונים כבר ננקטים (סין שילחה לווייני מדע קוונטיים, וחברות מסחריות משגרות מערכות מקוררות במיוחד לבדיקת רכיבים במיקרו-כבידה). לסיכום, טכנולוגיה קוונטית עשויה בעתיד להאיץ דרמטית את הבינה בחלל, ומנגד, בינה מלאכותית תעזור לרתום תופעות קוונטיות – ולקדם את הדור הבא של מחשוב עתיר-ביצועים מחוץ לכדור הארץ. כרגע זהו טרנד עתידי שראוי לעקוב אחריו, עם השקעות משמעותיות במו"פ.
• טכניקות בינה מלאכותית מתקדמות: עיצוב גנרטיבי, תאומים דיגיטליים ועוד: כיוון עתידי נוסף הוא שימוש בבינה מלאכותית לא רק בתפעול אלא גם בתכנון ובדיקת מערכות חלל. אלגוריתמים לעיצוב גנרטיבי, המונעים על ידי בינה מלאכותית, יכולים ליצור באופן עצמאי מבני חלליות או רכיבים מיטביים באמצעות חקירת אין ספור אפשרויות עיצוב (בתוך מגבלות נתונות) – נאס"א כבר השתמשה בבינה מלאכותית גנרטיבית לתכנון צורות אנטנה משופרות ומבנים קלים לחלליות nstxl.org. מגמה זו צפויה להתרחב, ולאפשר פיתוח מהיר יותר של חומרה המותאמת לביצועים. תאומים דיגיטליים – שכפול ווירטואלי של חלליות או אפילו של כדור הארץ – נמצאים גם הם במוקד. חברות כמו לוקהיד מרטין ו-NVIDIA בונות תאומים דיגיטליים של סביבת כדור הארץ המונעים בבינה מלאכותית כדי לדמות תרחישי אקלים ומסלול nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. עבור חלליות, תאום דיגיטלי שמתעדכן בזמן אמת בטלמטריה וניתוח בינה מלאכותית יכול לחזות תקלות במצב החללית או לדמות תמרונים לפני ביצועם, ובכך לשפר את הבטיחות. נאס"א וסוכנות החלל האירופית משקיעות בסביבות סימולציה מונעות בינה מלאכותית כחלק מהפעלת משימות. לבסוף, במבט קדימה, יש עניין בחלליות אוטונומיות מלאות (ביצוע משימות אוטונומי לחלוטין) ואפילו מערכות לתיקון עצמי שבהן בינה מלאכותית עשויה להנחות רובוטים או מדפסות תלת-ממד לתקן תקלות בחללית ללא התערבות אדם. זרעי הרעיונות האלו כבר נראים כיום (למשל, בתחנת החלל הבינלאומית נמצאות מדפסות תלת-ממד ונצפו ניסויי תדלוק רובוטי ראשוניים – הוסיפו בינה מלאכותית וייתכן שיום אחד לוויין יוכל לתקן בעצמו חור ממיקרומטאוריט בפנל הסולארי שלו). יכולות אלו תומכות בתפיסה של משימות ארוכות טווח (כמו מסעות בני שנים או בסיסים קבועים על הירח), שבהן האוטונומיה היא קריטית. כל אחד מהכיוונים הללו – מהתכנון ועד סוף חיי המשימה – מדגים כיצד הבינה המלאכותית הופכת להיות חלק בלתי נפרד ממחזור החיים של מערכות חלל.

לסיכום, בעתיד נראה את הבינה המלאכותית עוברת מכלי מסייע ליסוד בלתי נפרד מארכיטקטורת החלל. יהיו לנו חלליות חכמות, עצמאיות יותר ומשתפות פעולה, שיאפשרו משימות שאפתניות כמו יישובי קבע על הירח, משימות מאוישות למאדים, וקבוצות לוויינים ענקיות שישרתו את כדור הארץ – הכול בניהול בינה מלאכותית מתקדמת שרק עתה אנחנו מתחילים לפתח. כפי שנאמר באחד מהדיווחים התעשייתיים, “העתיד טמון בשילוב בינה מלאכותית עם מחשוב קוונטי, בפתרון בעיות מורכבות ובהעצמת יכולות המשימה מעבר למה שאפשרי כיום” medium.com. העשורים הקרובים צפויים לאשר תחזית זו באופנים מרגשים.

שחקנים מרכזיים ותורמים בבינה מלאכותית וחלל

מערכת אקולוגית רחבה של ארגונים מובילה את ההתקדמות במפגש בין בינה מלאכותית לחלל:

• סוכנויות חלל לאומיות: נאס"א וסוכנות החלל האירופית (ESA) מובילות יוזמות רבות של בינה מלאכותית בחלל. מעבדת ההנעה הסילונית (JPL) ומרכז המחקר איימס של נאס"א הובילו היסטורית את תחום הבינה המלאכותית במשימות (סוכן מרוחק, חללית אוטונומית, אוטונומיה ברוברים של מאדים, ועוד). נאס"א גם מפעילה את Frontier Development Lab (FDL) בשותפות עם האקדמיה וחברות טכנולוגיה ליישום בינה מלאכותית באתגרים מדעיים בחלל nasa.gov. Phi Lab (Φ-lab) של ESA מוקדש לבינה מלאכותית וטכנולוגיות דיגיטליות לתצפית על כדור הארץ, ומארגן תכניות כמו Orbital AI Challenge לסטארט-אפים esa.int esa.int. סוכנויות לאומיות באירופה (DLR בגרמניה, CNES בצרפת, ASI באיטליה, ועוד) מפעילות פרויקטים משלהן – למשל, DLR שותפה בפיתוח CIMON, CNES מפעילה מעבדת בינה מלאכותית שעובדת על עיבוד תמונות לוויין ואוטונומיה, וסוכנות החלל הבריטית מממנת ניסויים בלוויני AI (קיובסאטים). באסיה, JAXA ביפן וסוכנות החלל ההודית ISRO מגבירות פעילות: JAXA עם טכנולוגיות AI לשיגורי טילי Epsilon ומחקרים על גשושים אוטונומיים, ו-ISRO בוחנת בינה מלאכותית למעקב אחרי פסולת מסלולית וניתוח תמונות (וגם משתפת פעולה עם נאס"א בפרויקט DAGGER לחיזוי סערות גיאומגנטיות nasa.gov). סוכנות החלל הלאומית של סין (CNSA) והמוסדות הקשורים לה משקיעים רבות – משימות סיניות חדשות (רוברים ירחיים, רובר המאדים ג'ורונג) כוללות תכונות אוטונומיות, וסין הכריזה על תוכניות לקבוצת לוויינים "חכמה" ואפילו תחנת כוח סולארית מבוססת חלל ומופעלת בינה מלאכותית. אף שהמידע מוגבל, האוניברסיטאות והחברות הסיניות (למשל Baidu, שלכאורה הייתה שותפה בפרויקטים של בינה מלאכותית בחלל) משמשות שחקנים מרכזיים. השורה התחתונה: סוכנויות החלל המרכזיות בעולם מכירות בחשיבות הבינה המלאכותית ומשקיעות משאבים נכבדים במחקר ופיתוח, ניסויי שטח ושת"פים לקידומה.
• ארגוני צבא והגנה: בארה"ב, כוח החלל וארגונים כמו מעבדת המחקר של חיל האוויר (AFRL) ו-DARPA הם תורמים מרכזיים. פרויקט Blackjack/Pit Boss של DARPA, שהוזכר קודם, כולל קבלנים כמו SEAKR Engineering ו-Scientific Systems Company, ו-DARPA מרבה להפקיד מחקרים פורצי דרך באוניברסיטאות מובילות (המעבדה של סטנפורד עבור AI לעגינה space.com, MIT וכו') למחקר מתקדם. משרד ההגנה האמריקאי יצר את מרכז הבינה המלאכותית המשותף (JAIC) הכולל כמה יוזמות AI הקשורות לחלל, והסוכנות הלאומית למודיעין גאוגרפי (NGA) משקיעה ב-AI למודיעין לווייני (ואף עורכת תחרויות לאלגוריתמים הטובים ביותר לראיית מחשב על תמונות לוויין). קונסורציום העסקים לחלל (SpEC), מסלול התקשרות OTA, מימן חברות קטנות רבות לחדשנות ב-AI ובחלל nstxl.org – מה שמעיד על גישת משרד ההגנה לשלב שחקנים שאינם מסורתיים. נאט"ו וסוכנויות הגנה אירופאיות מפעילות גם הן תוכניות – למשל, מעבדת המדע והטכנולוגיה של ההגנה הבריטית (DSTL) ערכה "האקתונים ל-AI לחלל", והפיקוד הצבאי הצרפתי לחלל בוחן AI לניטור חלל. שחקני הגנה אלו לא רק מממנים טכנולוגיות, אלא גם מסייעים בקביעת תקנים ל-AI אמין במערכות קריטיות. הצרכים שלהם (ביטחון, אמינות) לעיתים דוחפים את גבול היכולת של מערכות AI.
• סטארטאפים וחברות טכנולוגיה בתחום ה-NewSpace: קבוצה תוססת של סטארטאפים דוחפת את הגבולות בנישות מסוימות של בינה מלאכותית לחלל.
כמה בולטים: Planet Labs – חלוצה בתחום תצפית כדור הארץ המופעלת על ידי בינה מלאכותית, המשתמשת בלמידת מכונה כדי להפוך תמונות לתובנות מעשיות מדי יום fedgovtoday.com.Orbital Insight ו-Descartes Labs – אינם מפעילי לוויין, אך הם מיישמים בינה מלאכותית על נתונים גיאו-מרחביים (תמונות לוויין, אותות AIS וכו') כדי לספק מודיעין (כגון מעקב אחר מלאי נפט עולמי באמצעות ניתוח צללי מיכליות).LeoLabs – מפעילה מכ"מים קרקעיים ומשתמשת בבינה מלאכותית למעקב אחר עצמים במסלול נמוך (LEO) לשירותי מניעת התנגשויות nstxl.org.Cognitive Space – מספקת תוכנת תפעול בינה מלאכותית לציי לוויינים (בשותפות עם AWS) aws.amazon.com aws.amazon.com.Ubotica Technologies – חברה קטנה שסיפקה את החומרה והתוכנה לבינה מלאכותית לניסוי Φ-sat-1 של סוכנות החלל האירופית (פלטפורמת ה-AI שלהם עם שבב Movidius של אינטל היא למעשה מה שאיפשר את Φ-sat).Hypergiant Industries – חברת בינה מלאכותית שהתנסתה בתחום החלל (עבדה עם AFRL על אב-טיפוס לקבוצת לוויינים אוטונומית).Relativity Space – כפי שצוין, משתמשת בבינה מלאכותית בהדפסת טילים בתלת-ממד nstxl.org.SkyWatch – משתמש בבינה מלאכותית עבור פלטפורמות נתונים שמחברות תמונות לוויין ללקוחות.ניווט מתקדם – עובדת על פתרונות ניווט מסלוליים מבוססי בינה מלאכותית.קיטי הוק (BlackSky) – משתמשת בבינה מלאכותית לניתוח מהיר של תמונות מקבוצת הלוויינים הקטנים שלה, ומספקת "תובנות כשירות". סטארלינק (SpaceX) – אף כי נמצאת תחת SpaceX, ראוי לציין שגודלה של סטארלינק חייב ניהול רשת אוטומטי והימנעות מהתנגשויות, ככל הנראה באמצעות בינה מלאכותית, מה שהופך אותה למחקר מקרה לפריסה בקנה מידה גדול.וואן-ווב (OneWeb) וקויפר (אמזון) ידרשו גם הן מערכות אוטונומיות.יצרניות לוויינים כמו Satellogic ו-Terran Orbital משתפות פעולה בתחום ה-AI המובנה בלוויין (Satellogic דנה בהוספת שבבי AI לזיהוי יעדי צילום מזדמנים).ישנם גם הרבה חברות AI קטנות יותר שעובדות על דברים כמו עוקבי כוכבים מבוססי AI (קביעת מגמת חלליות), עיבוד אותות RF משופר ב-AI ללוויינים, ואפילו שימוש ב-AI בתכנון משימות חלל (לדוגמה, Analytical Graphics, Inc.(AGI, כיום חלק מ-Ansys) כוללת רכיבי AI בכלי המסלולים והכלים למעקב אחרי עצמים בחלל).לבסוף, יש לציין את האוניברסיטאות והמעבדות המחקריות: מעבדת Space Rendezvous של סטנפורד (למעגונים אוטונומיים) space.com, מעבדת מערכות החלל של MIT (עוסקת בעצמאות של לוויינים מבוזרים), קלטק (עוסקת בבינה מלאכותית באסטרונומיה ואוטונומיה, וגם יוזמות הסטארט-אפ של קלטק כמו SCIENTIA העובדות על בינה מלאכותית לחלליות), מעבדת טיסות החלל של אוניברסיטת טורונטו, ורבים נוספים ברחבי העולם שמייצרים את המחקר הבסיסי ליישומים העתידיים.
• חברות תעופה וחלל מבוססות: חברות תעופה וחלל ותיקות כמו לוקהיד מרטין, איירבוס דיפנס אנד ספייס, בואינג, נורת'רופ גרומן, ותאלס אלניה ספייס משלבות יותר ויותר בינה מלאכותית במוצרים ובשירותים שלהן. ללוקהיד מרטין מספר תחומים: מפעל בינה מלאכותית פנימי, אדריכלות SmartSat ללוויינים, ושיתוף פעולה עם NVIDIA בפיתוח דיגיטל טווין ו- edge computing מבוסס בינה מלאכותית nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. איירבוס פיתחה את CIMON ומשתמשת בבינה מלאכותית לניתוח תמונות לוויין (באמצעות החברה הבת Airbus Intelligence), וככל הנראה משלבת אוטונומיה בפלטפורמות הלוויין העתידיות שלה. נורת'רופ גרומן (שבנתה לווייני תקשורת רבים למסלול גיאוסטציונרי) יחסית שקטה בפומבי, אך יש לה תכניות למפגשים אוטונומיים (כמו רכב השירות MEV בעל אלגוריתמים לאיגון עצמאי) וסביר שמעורבת בחוזי הגנה עבור מערכות אוטונומיות. תאלס אלניה פעילה מאוד: מעבר למניעת התנגשויות במסלול בעזרת בינה מלאכותית thalesaleniaspace.com, הם משלבים בינה מלאכותית לאופטימיזציית מטעני לוויין וחוקרים קבוצות לוויינים המנוהלות בידי בינה מלאכותית. ארגונים גדולים אלו משתפים פעולה תדיר עם סטארט-אפים ואקדמיה כדי להביא שיטות חדשות. הם גם תורמים לגיבוש סטנדרטים בתעשייה באמצעות הכללת בינה מלאכותית במכרזים ללוויינים חדשים (לדוג' חוזה ללוויין תצפית ידרוש היום עיבוד בינה מלאכותית על גבי הלוויין – והחברות מציעות פתרונות לכך). דוגמה נוספת – רייתאון (חברת Blue Canyon Technologies, שבבעלות רייתאון, בונה לוחות לוויינים עבור DARPA Blackjack, כשכל לוויין נושא רכיבי Pit Boss spacenews.com). בנוסף, IBM הייתה גורם במיזם CIMON בעזרת Watson AI ומגלה עניין בתחום החלל (IBM עבדה גם עם DARPA על פרויקטי בינה מלאכותית לחלל). IBM, Google, Microsoft, Amazon – הענקיות הטכנולוגיות – תורמות בעיקר בשיתופי פעולה: מספקות פלטפורמות ענן או כלי בינה מלאכותית למשימות חלל ולעיתים גם שותפות ישירות (Azure Orbital של מיקרוסופט, AWS Ground Station של אמזון עם שילוב בינה מלאכותית, Google Cloud שעובדת עם NASA FDL וכו'). ככל שתעשיות החלל והטכנולוגיה משתלבות, חברות הענק הללו הופכות לגורם מרכזי באספקת כלים מבוססי בינה מלאכותית, גם אם אינן בונות לוויינים בעצמן.

במהות, זהו רשת מגוונת: סוכנויות החלל קובעות יעדים גדולים למשימות ומממנות מחקר ופיתוח, הצבא מספק דחיפה ומימון ליישומים קריטיים, חברות תעופה וחלל ותיקות מביאות כוח ביצוע ומומחיות מערכתית, בעוד סטארטאפים זריזים מזרימים פתרונות חדשניים ומניעים חלקים מסוימים קדימה. שיתופי פעולה הם דבר נפוץ – למשל, נאס"א או סוכנות החלל האירופית משתפות פעולה עם סטארטאפ עבור מטענים, או חברות גדולות שרוכשות סטארטאפים בתחום הבינה המלאכותית כדי לחזק את היכולות שלהן. אנו גם רואים שיתופי פעולה בין-תחומיים כגון Lockheed Martin + NVIDIA בפיתוח "תאום דיגיטלי" של כדור הארץ nvidianews.nvidia.com, או IBM + Airbus + DLR על CIMON airbus.com. הגישה האקוסיסטמית הזו מאיצה התקדמות, ומבטיחה שפיתוחים מסחריים בבינה מלאכותית (כמו ראיה ממוחשבת משופרת) ימצאו במהרה את דרכם לשימושים בחלל, ולהפך – אתגרי החלל דוחפים למחקר חדש בבינה מלאכותית (למשל איך להפוך AI לעמיד בפני קרינה או התמודדות עם נתונים דלילים במיוחד). ככל שהחלל הופך ליותר דמוקרטי, ייתכן שנראה אפילו קהילות קוד פתוח לבינה מלאכותית בחלל – חלק מהניסיונות הראשוניים קיימים כבר ב-GitHub לאוטונומיה של קיובסאטים.

המאמץ המשותף של אותם שחקנים מקדם במהירות את מצב הבינה המלאכותית בחלל, והופך את מה שהיה פעם מדע בדיוני למציאות תפעולית. עם המשך שיתופי הפעולה והחדשנות, העשור הקרוב צפוי להביא לזינוק אף גדול יותר – שיוביל לאוטונומיה שגרתית של AI ברוב משימות החלל.

סיכום

המיזוג בין בינה מלאכותית למערכות לוויין וחלל מבשר עידן חדש של יכולות בחקר וניצול החלל. בינה מלאכותית מאפשרת ללוויינים לראות ולחשוב במסלול – לנתח תמונות, לנהל קבוצות לוויינים מורכבות ולהתחמק מסכנות כמעט ללא התערבות אנושית. חלליות החוצות עולמות אחרים הופכות להיות יותר אוטונומיות, ומבצעות ניווט, מדע ואפילו תיקון עצמי בעזרת AI הרחק מהבית. על פני כדור הארץ, AI מסייע לסוכנויות וחברות חלל להתמודד עם קנה המידה והמורכבות האדירים של תפעול חלל מודרני – ממגה-קונסטלציות ועד לניתוח נתונים בקנה מידה של פטה בייט.

דוח זה הציג את אופן השימוש ב-AI בתחומים שונים (מהתצפית על כדור הארץ ועד לאוטונומיה של חלליות), סקר את אבני הדרך בפיתוח בעשורים האחרונים, ואת המימושים הנוכחיים במגזר האזרחי, המסחרי והצבאי. הוא גם דן בטכנולוגיות המרכיבות את המהפכה הזו – מחומרה ייעודית ועד לאלגוריתמים מתקדמים – וביתרונות המשמעותיים (קבלת החלטות בזמן אמת, יעילות, מדרגיות) ש-AI מביא למערכות חלל. במקביל, להטמעת AI בחלל יש אתגרים שדורשים ניהול קפדני: משאבי מחשוב מוגבלים, תנאי סביבה קשים, והצורך באמינות וביטחון מוחלטים בהחלטות אוטונומיות. התמודדות עם אתגרים אלה היא מוקד למחקר והנדסה מתמשכים, וההתקדמות ניכרת כל הזמן.

כשמסתכלים קדימה, התפקיד של הבינה המלאכותית בחלל רק ילך ויגדל. משימות עתידיות כנראה יהיו בלתי אפשריות ללא בינה מלאכותית, בין אם מדובר בתיאום אלפי לוויינים שיספקו אינטרנט עולמי, או בניווט גשושית דרך גייזרים של קרח באנצלאדוס. הבינה המלאכותית תפעל כחוקרת שותפה ואינטליגנטית – כזו שיכולה לגלות, להסתגל ולייעל יחד עם החוקרים האנושיים. טכנולוגיות מתקדמות כמו מחשוב קוונטי מבטיחות להעצים עוד יותר את כוחה של הבינה המלאכותית בחלל, ולפתור בעיות שבדרך כלל היו מחוץ להישג יד. אנו צפויים לראות חלליות חכמות יותר שפועלות בלהקות, מאחזים רובוטיים על הירח ועל מאדים שמתחזקים את עצמם באופן עצמאי, וכלי מדידה מדעיים הפועלים כחוקרי בינה מלאכותית, מפרשים נתונים בזמן אמת ומחפשים את הבלתי נודע.

לסיכום, בינה מלאכותית הופכת במהירות לאבן יסוד בחדשנות בתחום החלל. השותפות בין בינה מלאכותית לטכנולוגיית החלל מאפשרת לנו להתמודד עם העצום והמורכב של החלל בדרכים חדשות ומהותיות. כפי שאמר אחד החוקרים של נאס”א, כשהבינה המלאכותית נמצאת במעגל, אנו הופכים את משימות החלל “משלט רחוק לנהיגה עצמית” – מה שמגדיל את המהירות, הגמישות והשאפתנות שלהן jpl.nasa.gov nasa.gov. ההתכנסות המתמשכת בין תחומים אלו תרחיב את גבולות האפשר של האנושות בחלל, ותהפוך מושגים של מדע בדיוני למציאויות תפעוליות. עתיד חקר החלל ושירותי הלוויין יבוסס על מערכות חכמות שיאפשרו לנו להגיע רחוק יותר, לפעול מהר יותר ולדעת יותר מאי פעם. זהו מסלול מלהיב שבו כל פריצת דרך בבינה מלאכותית דוחפת אותנו עמוק יותר אל החזית האחרונה, עם כלים חדשים להבנה ולניווט כפי שמעולם לא היה לנו.

מקורות: המידע בדו"ח זה נשאב ממגוון רחב של מקורות עדכניים, כולל פרסומים רשמיים של סוכנויות חלל (NASA, ESA, JAXA), חדשות מהתעשייה (SpaceNews, הודעות לעיתונות של Airbus ו-Thales), ומחקרי מקרה. בין המקורות הבולטים: הודעות NASA על בינה מלאכותית לחיזוי סערות שמש nasa.gov nasa.gov, התיעוד של ESA למשימות הניסוי של Φsat esa.int esa.int, פרטים על האוטונומיה של רובר המאדים מ-JPL nasa.gov, דוח של Thales Alenia על שימוש בבינה מלאכותית למניעת התנגשויות thalesaleniaspace.com, ותובנות NOAA/ASRC Federal על שימוש בבינה מלאכותית לניטור בריאות לוויינים ב-GOES-R asrcfederal.com asrcfederal.com. מקורות אלה ואחרים מספקים בסיס עובדתי ליכולות ולמגמות המוצגות, ומשקפים את מצב האמנות נכון ל-2024–2025. המצב מתפתח במהירות, אך הדוגמאות המצוטטות מייצגות את ההתפתחויות המרכזיות במפגש בין בינה מלאכותית למערכות חלל כיום.