בינה מלאכותית בחקר החלל (AI in Space Exploration)

למה דווקא בחלל צריך מכונה שמחליטה לבד

הסיבה הראשונה היא המרחק. לפי מעבדת הנעה סילונית (JPL) של נאס"א, מאדים רחוק מכדור הארץ בממוצע כ-225 מיליון קילומטרים, והשהיית התקשורת הופכת שליטה בזמן אמת, "בג'ויסטיק", לבלתי אפשרית. לכן, כפי שכתבה JPL בהודעה מינואר 2026, במשך 28 שנים ובכמה משימות תכננו "נהגים" אנושיים את המסלולים של הרוברים מראש: הם ניתחו את השטח, סימנו נקודות ציון שבדרך כלל אינן רחוקות זו מזו יותר מ-100 מטרים, ושלחו את התוכנית לרובר שביצע אותה.

הסיבה השנייה היא כמות הנתונים. חלליות וטלסקופים אוספים יותר מידע ממה שאפשר לשלוח לכדור הארץ או לבדוק בעיניים. הבינה המלאכותית נכנסת לחקר החלל בשתי הנקודות האלה: על החללית עצמה, כדי להחליט במקום ולחסוך זמן, ובכדור הארץ, כדי למצוא סימנים חלשים בתוך ים של נתונים. הערך רובר פלנטרי מסביר איך בנויים הרוברים עצמם; כאן העניין הוא התוכנה שמחליטה בשבילם.

החללית שניהלה את עצמה: Remote Agent

אחד הניסויים המוקדמים נערך בחללית Deep Space 1 של נאס"א, ששוגרה ב-24 באוקטובר 1998 כדי לבחון שתים-עשרה טכנולוגיות חדשות. אחת מהן הייתה התוכנה Remote Agent, שפותחה במרכז המחקר איימס של נאס"א וב-JPL. לפי JPL, בשבוע של 17 במאי 1999 היא הוכיחה שהיא מסוגלת להשיג יעדים כלליים שהצוות הגדיר על ידי מתן פקודות לחללית בעצמה, וגם לאבחן את התקלות של עצמה ולתכנן תגובה. ויקיפדיה מתארת אותה כמערכת הבקרה הראשונה מבוססת בינה מלאכותית ששלטה בחללית בלי השגחה אנושית.

בניסוי יצרו החוקרים ארבע תקלות מדומות. המצלמה "נתקעה" במצב דלוק, והתוכנה בנתה תוכנית חדשה שמתחשבת בצריכת החשמל שלה. יחידה אלקטרונית "כשלה", והתוכנה הפעילה אותה מחדש. חיישן "כשל", והיא הבינה שהבעיה בחיישן ולא במכשיר שהוא מודד. ומנוע היגוי קטן "נתקע" במצב כבוי, והיא עברה למערכת מנועים אחרת. גם בני אדם נדרשו: בתוך פחות מיממה התגלה באג אמיתי, הניסוי הושהה, והצוות ביקש מהתוכנה לתכנן מחדש ולהטיס את החללית לבד עוד שש שעות. בסוף הושגו כל יעדי הניסוי. לפי ויקיפדיה, רכיבים של Remote Agent שימשו אחר כך במשימות אחרות: המתכנן EUROPA שימש בכדור הארץ לתכנון עבודתם של הרוברים Spirit ו-Opportunity, וגרסה מתקדמת של רכיב האבחון, Livingstone2, נוסתה על הלוויין EO-1 של נאס"א. על אותו לוויין נוסתה גם תוכנה בשם Autonomous Sciencecraft Experiment, שאפשרה לו להחליט בעצמו איך לצלם תמונה מבוקשת בצורה הטובה ביותר, בתוך רשימת עדיפויות ותחזיות עננות שקיבל.

רובר שבוחר בעצמו במה לירות לייזר: AEGIS

ביולי 2016 הודיעה JPL שהרובר Curiosity בוחר בעצמו סלעים שבהם יפגע מכשיר הלייזר שלו, ChemCam, שמנתח את ההרכב הכימי של המטרה. לפי JPL, זו הייתה הפעם הראשונה שבחירה אוטונומית של מטרות הייתה זמינה למכשיר מהסוג הזה בכל משימה רובוטית לחקר כוכבי לכת. התוכנה, AEGIS, פעלה לפני כן ב-Opportunity, בתדירות נמוכה יותר ועם מצלמה ולא לייזר.

העיקרון חשוב: התוכנה לא מחליטה מה מעניין. המדענים קובעים את הקריטריונים, למשל גודל או בהירות של סלעים, ו-AEGIS מוצאת בתמונות את מה שמתאים להם, עוד לפני שהתמונות נשלחות לכדור הארץ. לפי JPL, רוב המטרות של ChemCam עדיין נבחרו בידי מדענים, והאוטונומיה רק הוסיפה יכולת. "היא לא מחליפה מצב פעולה קיים, אלא משלימה אותו", אמר אוליבייה גאסנו, שהוביל את הפעלת המדע של המכשיר. ב-18 במאי 2022 השתמש Perseverance לראשונה ב-AEGIS כדי לבחור ולפגוע במטרה בעזרת מכשיר הלייזר שלו, SuperCam.

נהיגה עצמית: מעצירה כל 13 סנטימטרים ועד "שני מוחות"

לפי JPL, כבר הרובר הראשון במאדים, Sojourner, שנחת ב-1997, נעזר במחשב כדי לעקוף סלעים, אבל הוא נאלץ לעצור כל 13 סנטימטרים כדי לבחון את הסביבה. Spirit ו-Opportunity יכלו לנסוע עד חצי מטר לפני שעצרו. Perseverance, לפי ונדי ורמה, המהנדסת הראשית לפעולות רובוטיות במשימה, הוא "הרובר הראשון שיש לו שני מוחות ממוחשבים שעובדים יחד": מחשב נוסף מוקדש כולו לעיבוד תמונה, כך שהרובר לא צריך לעצור כדי לחשוב.

בקיץ 2023 חצתה מערכת הנהיגה העצמית שלו, AutoNav, שדה סלעים צפוף בשם Snowdrift Peak. לפי JPL, היא עשתה זאת בכשליש מהזמן שהיה נדרש לרוברים קודמים של נאס"א, כשהצוות קבע את המסלול הכללי והרובר תמרן בעצמו סביב סלעים שלא נראו בתצלומי הלוויין. עד ספטמבר 2023 הוא כבר קבע, לפי JPL, שיא של 347.7 מטרים ביום אחד ושיא של 699.9 מטרים בנסיעה אחת בלי בדיקה אנושית.

כשמודל שפה מתכנן את המסלול

ב-8 וב-10 בדצמבר 2025 ביצע Perseverance, לפי JPL, את הנסיעות הראשונות על עולם אחר שתוכננו בידי בינה מלאכותית: הדגמה שבה בינה מלאכותית יוצרת תכננה את נקודות הציון. JPL הודיעה על כך בינואר 2026. הפעם לא מדובר בהחלטות של הרובר עצמו, אלא בעבודה שנעשית בכדור הארץ: מודלים של שפה וראייה מסוג Claude, של חברת Anthropic, ניתחו תצלומי שטח ברזולוציה גבוהה שצולמו מחללית במסלול סביב מאדים ואת נתוני השיפוע של השטח, זיהו סלעים, שדות בולדרים ואדוות חול, ויצרו מסלול רציף עם נקודות ציון. זו משימה שבדרך כלל מבצעים מתכנני המסלול האנושיים.

הבקרה לא הוסרה. לפני שליחת הפקודות למאדים הן הורצו ב"תאום הדיגיטלי" של הרובר ב-JPL, שבו נבדקו יותר מ-500 אלף משתני טלמטריה. ביום הראשון נסע Perseverance לפי התוכנית 210 מטרים, ובשני 246 מטרים. ונדי ורמה אמרה שהמטרה היא נסיעות בקנה מידה של קילומטרים עם פחות עומס על המפעילים, ושהכלים האלה יוכלו גם לסמן לצוות המדעי תופעות מעניינות מתוך כמויות עצומות של תמונות.

מדע מתוך ים של נתונים, ולוויין שמסנן לבד

בדצמבר 2017 הודיעה נאס"א על כוכב לכת שמיני סביב הכוכב Kepler-90, שנמצא בעזרת למידת מכונה. כריסטופר שאלו, מהנדס תוכנה ב-Google, ואנדרו ונדרבורג, אסטרונום, אימנו רשת נוירונים על 15,000 אותות שכבר נבדקו בנתוני טלסקופ החלל קפלר. על קבוצת המבחן היא הבחינה נכון בין כוכבי לכת אמיתיים לאזעקות שווא ב-96% מהמקרים. אחר כך סרקה 670 מערכות כוכבים, ומצאה את Kepler-90i וגם את Kepler-80g. "למידת מכונה מצטיינת במיוחד במצבים שבהם יש כל כך הרבה נתונים שבני אדם לא יכולים לחפש בהם בעצמם", אמר שאלו.

אפשר גם לסנן את הנתונים עוד בחלל. סוכנות החלל האירופית הציגה ב-2019 את Φ-sat-1, שבב בינה מלאכותית על לוויין קטן שנועד לזהות תמונות שמכוסות בעננים ולמנוע את שליחתן, כך שרק נתונים שמישים יגיעו לכדור הארץ. הלוויין שוגר ב-3 בספטמבר 2020. מנהל תוכניות תצפית כדור הארץ בסוכנות, יוזף אשבכר, כינה אותו "הבינה המלאכותית הראשונה של אירופה בחלל". ברוב הדוגמאות כאן, בני אדם עדיין קובעים את המטרות ובודקים את התוצאות, והתוכנה חוסכת להם זמן.