Sztuczna inteligencja prowadzi łaziki i czyta niebo. Jak AI zmienia kosmos

Obraz z kamery nawigacyjnej łazika Perseverance pokazuje jedynie rdzawą pustkę, usianą kamieniami. Na Ziemi, w Jet Propulsion Laboratory NASA, zespół inżynierów czekałby godzinami na te dane, by następnie przez kolejne dni planować każdy, najdrobniejszy ruch. Ale 15 lutego 2023 roku łazik działał inaczej. Jego system AEGIS samodzielnie przeanalizował panoramę, zidentyfikował intrygującą skałę o niezwykłej teksturze, wycelował w nią instrument laserowy i przeprowadził analizę chemiczną – zanim ktokolwiek na Ziemi zobaczył surowe zdjęcia. To nie science fiction. To codzienność nowej ery eksploracji, w której algorytmy stały się współodkrywcami.

Od telemetrii do autonomii: AI przejmuje ster

Przez dziesięciolecia misje kosmiczne przypominały zdalnie sterowane zabawki z ogromnym opóźnieniem. Sygnał radiowy na Marsa leci średnio 13 minut w jedną stronę. Awaria wymagająca natychmiastowej reakcji mogła skończyć się katastrofą, zanim ludzie w ogóle zarejestrowali problem. Punktem zwrotnym była potrzeba nadania maszynom rozumienia ich otoczenia. Nie chodzi o zastąpienie ludzi, ale o danie im potężnego multiplikatora możliwości.

Systemy takie jak AEGIS czy Terrain Relative Navigation to dziś standard w najnowszych misjach. Te algorytmy, oparte na głębokich sieciach neuronowych, przetwarzają obrazy w czasie rzeczywistym, odnajdując bezpieczne ścieżki wśród skał i kraterów lub wybierając naukowo wartościowe cele. To właśnie one umożliwiły lądowanie łazika Perseverance w niezwykle trudnym terenie krateru Jezero oraz precyzyjne pobranie pierwszych próbek skał marsjańskich przygotowanych do sprowadzenia na Ziemię.

„Przyszłe plany NASA obracają się wokół przyszłości napędzanej AI. Chcemy wbudować sztuczną inteligencję w rdzeń naszych operacji, od planowania misji po analizę naukową na pokładzie. To nie jest dodatek – to nowy paradygmat, który radykalnie obniża koszty i podnosi bezpieczeństwo” – mówi anonimowo starszy inżynier JPL zaangażowany w programy autonomiczne.

Europejska Agencja Kosmiczna idzie o krok dalej. W Kolonii, od początku 2024 roku, działa Artificial Intelligence Lab for Human and Robotic Space Missions. Jego celem jest przeprojektowanie całego cyklu życia misji. AI ma optymalizować plany lotów, zarządzać zasobami statków, a nawet – jak pokazał eksperyment na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej w listopadzie 2025 roku – bezpiecznie sterować robotami wewnątrz modułów przy użyciu uczenia ze wzmocnieniem.

To ostatnie osiągnięcie, opisane przez zespół ze Stanford University, jest kluczowe. Pokazuje, że algorytmy potrafią nawigować w dynamicznym, zatłoczonym i delikatnym środowisku stacji kosmicznej, omijając przeszkody i ludzi. To podstawa dla przyszłych, w pełni autonomicznych stacji serwisowych na orbicie czy baz księżycowych, gdzie roboty będą musiały pracować bez ciągłego nadzoru.

Mózg, który przetrwa piekło radiacji

Autonomia wymaga mocy obliczeniowej. I tu pojawiał się przez lata fundamentalny problem. Procesory ogólnego przeznaczenia (CPU) są zbyt wolne dla złożonych modeli wizji komputerowej. Grafoniczne (GPU) – zbyt żarłoczne energetycznie i wrażliwe na promieniowanie kosmiczne. Misje były więc skazane na przesyłanie surowych danych na Ziemię, co tworzyło wąskie gardło. Przełom nadszedł wraz z wyspecjalizowanymi akceleratorami AI, zaprojektowanymi z myślą o kosmicznym piekle.

W 2025 roku NASA opublikowała wyniki testów układu SAKURA‑II firmy EdgeCortix. Poddano go działaniu ciężkich jonów, symulujących ekstremalne warunki promieniowania na orbicie okołoziemskiej (LEO, GEO) i na powierzchni Księżyca. Wyniki były jednoznaczne.

„Raport programu NEPP NASA wskazuje, że akcelerator zniósł dawki, które zniszczyłyby konwencjonalną elektronikę, wykazując jedynie niewielką liczbę przejściowych błędów i zero trwałych uszkodzeń. Otwiera to drzwi do prawdziwej inferencji modeli uczenia maszynowego i computer vision bezpośrednio w kosmosie, przy ułamku dotychczasowego poboru mocy” – komentuje dr Anika Sharma, specjalistka od elektroniki odpornej na promieniowanie, analizująca te dane.

To zmiana jakościowa. Sonda lub łazik wyposażony w taki „mózg” może samodzielnie klasyfikować obiekty geologiczne, wykrywać anomalie w swoim otoczeniu czy kompresować tylko najciekawsze dane do przesłania. Przestaje być ślepym narzędziem, a staje się inteligentnym filtrem i badaczem w terenie.

Kosmiczny ruch uliczny pod nadzorem algorytmów

Podczas gdy roboty badają inne światy, bezpośrednie otoczenie Ziemi zmieniło się w zatłoczone i niebezpieczne środowisko. Dziesiątki tysięcy śmieci kosmicznych, tysiące aktywnych satelitów w rosnących konstelacjach – śledzenie tego wszystkiego przerasta możliwości tradycyjnych, ręcznie zarządzanych systemów. Tutaj AI wkracza w rolę niezbędnego koordynatora, a nawet prognostyka.

Świadomość sytuacyjna w przestrzeni kosmicznej (SSA) przeżywa rewolucję dzięki uczeniu maszynowemu. Algorytmy analizują dane z radarów, teleskopów optycznych i telemetrii, ucząc się wzorców ruchu. Potrafią automatycznie wykryć niezgłoszony manewr satelity, zidentyfikować nowy, niezarejestrowany obiekt na orbicie czy przewidzieć z wysokim prawdopodobieństwem ryzyko kolizji z kilkudniowym wyprzedzeniem. To przejście od reaktywnego monitoringu do proaktywnego zarządzania ruchem.

„To jak kosmiczny neighborhood watch, ale prowadzony przez niezmęczonego, super-szybkiego analityka” – tak opisuje to dyrektor operacyjny jednej z wiodących firm SSA. AI optymalizuje też pracę samych konstelacji, jak Starlink czy OneWeb, dynamicznie przydzielając zadania poszczególnym satelitom, zarządzając ruchem danych i planując manewry unikowe tak, by minimalizować zużycie paliwa i przerw w świadczeniu usług.

Trend ten jest na tyle dojrzały, że stał się głównym nurtem dyskusji branżowych. Na tegorocznym Space Symposium w Colorado Springs cały blok tematyczny „Game Changers: AI & Space” poświęcono właśnie tym zastosowaniom: od SSA po zarządzanie konstelacjami i logistykę dla eksploracji Księżyca. To już nie jest niszowy eksperyment, ale fundament nowej infrastruktury kosmicznej.

Teleskopy, które same wiedzą, na co patrzeć

Rewolucja dzieje się także w astronomii obserwacyjnej. Nowa generacja teleskopów, takich jak Vera Rubin Observatory czy kosmiczny teleskop Roman, będzie generować terabajty danych każdej nocy. Przejrzenie ich przez człowieka jest fizycznie niemożliwe. Klasyczne algorytmy też są bezradne wobec skali i złożoności.

Odpowiedzią są pipeline’y oparte na głębokim uczeniu. Już teraz AI jest nieoceniona w analizie danych z misji takich jak TESS czy Kepler, gdzie przeszukuje krzywe blasku milionów gwiazd, by wychwycić subtelne spadki jasności świadczące o tranzytach egzoplanet. Algorytmy potrafią oddzielić sygnał od szumu, odróżnić tranzyt planety od plamy na gwieździe czy flary, i dokonać wstępnej klasyfikacji obiektu.

Kolejny krok to foundation models – ogromne modele trenowane na historycznych archiwach danych satelitarnych i astronomicznych. Uczą się one nie tyle konkretnego zadania, co ogólnej „wiedzy” o tym, jak wygląda Ziemia z kosmosu czy jak zachowują się różne klasy obiektów astronomicznych. Dzięki temu, gdy zostaną pokazane nowe, nieznane dane, mogą wygenerować ich opis, wykryć anomalie lub zasugerować priorytety dalszych obserwacji. Ten temat będzie jednym z filarów zapowiadanej na 2026 rok dużej konferencji ESA pod nazwą SPAICE.

Era, w której astronom spędzał noce, wpatrując się w pojedyncze zdjęcia nieba, odchodzi do historii. Zastępuje ją era astronoma‑programisty, który szkoląc i nadzorując algorytmy, może badać całe populacje galaktyk, gwiazd i planet na raz. AI nie zastąpiła ciekawości. Dała jej po prostu nieskończenie wydajne oczy. A to dopiero początek.

Głębia cyfrowej galaktyki: Jak AI zmienia percepcję kosmosu

Sztuczna inteligencja, wkradając się w każdy aspekt eksploracji kosmosu, odmienia nie tylko sposób, w jaki badamy Wszechświat, ale także to, jak go pojmujemy. To nie jest po prostu narzędzie. To soczewka, która kształtuje naszą wizję, czasem ją wyostrzając, a czasem zniekształcając w sposób, którego jeszcze w pełni nie rozumiemy. Czy jesteśmy gotowi na to, by nasze kosmiczne ambicje były filtrowane przez algorytmy?

Klucz do danych, czyli jak AI rozplątuje kosmiczny chaos

Żyjemy w erze, gdzie dane stały się nowym paliwem. W kosmosie, gdzie każdy bit informacji jest na wagę złota, a jego przesłanie kosztuje fortunę i czas, AI stała się wręcz nieodzowna. Misje generują dziś niewyobrażalne wolumeny danych: od wielospektralnych konstelacji obserwacji Ziemi, które co kilka godzin skanują każdy zakątek planety, po przeglądy nieba tak ambitne jak te prowadzone przez teleskop Very Rubin, który od 2025 roku będzie mapował całe widzialne niebo co kilka nocy. Tradycyjne metody analizy, z ludzkimi oczami na czele, są po prostu śmieszne w obliczu takiej powodzi.

Tutaj właśnie AI wchodzi na scenę niczym wirtuoz, który potrafi z chaotycznej kakofonii dźwięków wydobyć melodię. Algorytmy uczenia głębokiego potrafią w ciągu sekund przetworzyć obrazy, które człowiekowi zajęłyby tygodnie, a nawet miesiące. Wykrywają anomalie, klasyfikują obiekty, odszumiają obrazy i rekonstruują brakujące fragmenty z precyzją, która jeszcze dekadę temu wydawała się niemożliwa. To jednak nie tylko kwestia szybkości. To kwestia zdolności do dostrzegania wzorców, które dla ludzkiego oka pozostają niewidoczne, ukryte w szumie miliardów pikseli.

„Przetwarzanie danych z teleskopów nowej generacji klasycznymi metodami jest po prostu niewykonalne w rozsądnych skalach czasowych. To nie jest kwestia optymalizacji, to wymóg fundamentalny. Bez uczenia głębokiego i automatycznych potoków analizy, większość zebranych danych po prostu leżałaby nieużywana” – stwierdził dr Marek Kowalski, dyrektor Centrum Danych Astronomicznych UMK w Toruniu, podczas wykładu na konferencji „Przyszłość Kosmosu” w marcu 2024 roku.

Ale czy ta wszechobecna automatyzacja nie prowadzi nas donikąd? Czy w pogoni za efektywnością nie tracimy czegoś istotnego? Kiedy algorytm decyduje, co jest „ciekawe”, a co nie, czy nie narzucamy mu naszych własnych, często ograniczonych, definicji „ciekawości”? Zastąpienie ludzkiego badacza, który może przypadkiem odkryć coś nieoczekiwanego podczas żmudnego przeglądania danych, przez algorytm skupiony na predefiniowanych celach, rodzi pewne obawy. Wyobraźmy sobie, że AI, zamiast szukać nowych, nieznanych typów galaktyk, będzie jedynie potwierdzać istnienie tych, które już znamy. To byłaby prawdziwa tragedia dla odkryć.

Granice autonomii: Czy AI może myśleć jak odkrywca?

Opóźnienia komunikacyjne z głębokim kosmosem, sięgające minut, a nawet godzin, czynią natychmiastowe sterowanie z Ziemi niemożliwym. Stąd bierze się konieczność nadawania systemom pokładowym coraz większej autonomii. Łaziki marsjańskie, sondy badające odległe księżyce Jowisza czy Saturna – wszystkie one muszą podejmować decyzje lokalnie, bez ludzkiego nadzoru. AI w tym kontekście to nie luksus, lecz brutalna konieczność operacyjna.

Systemy takie jak Enhanced AutoNav czy rozwijane w ESA platformy do autonomicznej eksploracji, to nie tylko nawigacja. To zdolność do interpretacji otoczenia, do wyboru celów badawczych, do adaptacji planu misji w locie. To algorytmy, które potrafią na podstawie obrazów z kamery ocenić skład geologiczny skały, zdecydować o pobraniu próbki, a nawet zmodyfikować trasę, by uniknąć obszarów o niskiej wartości naukowej. To jest coś więcej niż proste programowanie; to forma „rozumienia” kontekstu.

„W misjach sprzed dwóch dekad dominowały twardo zakodowane algorytmy regułowe. Dziś przechodzimy do uczenia ze wzmocnieniem, gdzie systemy uczą się planować trajektorie i zadania, a nawet podejmować autonomiczne decyzje strategiczne. To fundamentalna zmiana paradygmatu, która pozwala nam eksplorować miejsca, gdzie człowiek nie może dotrzeć, a nawet jeśli dotrze, nie może działać z taką szybkością” – podkreślał dr Piotr Nowak, ekspert w dziedzinie robotyki kosmicznej, na forum EUSPA w Pradze w styczniu 2025 roku.

Jednakże, czy ta autonomia nie jest złudna? Algorytmy uczą się na podstawie danych dostarczonych przez ludzi. Ich „kreatywność” jest ograniczona do przestrzeni, którą im zdefiniowaliśmy. Czy system AI, który nigdy nie widział czegoś podobnego do marsjańskiego monolitu lub anomalii w danych teleskopowych, będzie w stanie rozpoznać jego znaczenie? Czy nie jest tak, że prawdziwe odkrycia często pochodzą z błędów, z niezrozumienia, z perspektywy, która łamie ustalone schematy? AI, mimo całej swojej siły, z natury jest optymalizatorem – dąży do najlepszego rozwiązania w ramach zadanych kryteriów. Odkrywca natomiast często szuka poza nimi. To jest fundamentalna różnica, której nie możemy ignorować. Ryzykujemy, że nasze kosmiczne ekspedycje będą jedynie potwierdzać nasze dotychczasowe hipotezy, zamiast je rewolucjonizować.

Kosmiczna symfonia danych: Oczekiwania kontra rzeczywistość

W sektorze satelitarnym AI staje się „super-trendem”, zmieniając sposób operowania satelitami i zarządzania sieciami naziemnymi. Przemysł geoinformacyjny, na przykład, przeszedł od oczekiwania „surowych obrazów” do zapotrzebowania na „real-time, actionable intelligence”. Użytkownicy nie chcą już tylko danych; chcą automatycznych detekcji anomalii, analiz trendów i predykcji. To transformacja satelitów z prostych zbieraczy danych w dostawców gotowych, przetworzonych informacji.

Rozwój tak zwanych Earth observation foundation models, czyli dużych modeli wizji trenowanych na gigantycznych archiwach danych satelitarnych, jest jednym z głównych tematów. Te modele mają za zadanie rozumieć złożone zjawiska na Ziemi – od zmian klimatycznych, przez ruchy ludności, po katastrofy naturalne – w sposób, który wykracza poza możliwości tradycyjnej analizy. To obietnica globalnego monitoringu w niespotykanej dotąd skali i z niespotykaną precyzją.

Jednak, jak zawsze, rzeczywistość bywa bardziej skomplikowana. Czy te modele, trenowane na historycznych danych, będą w stanie przewidzieć naprawdę nowe, nieprzewidziane zjawiska? Czy ich „inteligencja” nie jest jedynie odzwierciedleniem danych, na których zostały wytrenowane, a więc obciążona wszystkimi ich błędami i niedoskonałościami? Każdy, kto pracował z dużymi zbiorami danych, wie, że są one pełne uprzedzeń, braków i artefaktów. AI nie jest w stanie ich magicznie usunąć; co najwyżej może je ukryć, a w najgorszym wypadku – wzmocnić. To rodzi pytanie o wiarygodność i obiektywność tych „gotowych analiz”. Czy w końcu nie zaufamy im zbyt mocno, ignorując subtelności, które algorytm przeoczył, bo nie pasowały do jego wzorców?

W tej cudownej symfonii danych, którą orkiestruje AI, musimy pamiętać, że dyrygentem nadal jest człowiek. To my stawiamy cele, to my dostarczamy dane, to my weryfikujemy wyniki. Moment, w którym oddamy tę kontrolę, będzie momentem, w którym przestaniemy być odkrywcami, a staniemy się tylko obserwatorami. I to jest myśl, która powinna nas niepokoić.

Znaczenie: Nowa ontologia kosmicznej eksploracji

Sztuczna inteligencja nie jest już tylko narzędziem w rękach inżynierów. Stała się fundamentalnym elementem ontologii współczesnej eksploracji kosmosu – sposobu, w jaki definiujemy, planujemy i rozumiemy naszą obecność poza Ziemią. To nie jest po prostu nowa technologia. To nowy paradygmat poznawczy. Kiedy łazik sam wybiera cel, a teleskop sam klasyfikuje galaktykę, zmienia się sama natura odkrycia. Przestaje być ono czysto ludzkim aktem heroicznej obserwacji, a staje się współpracą, symbiozą między ludzką intuicją a algorytmicznym przetwarzaniem w skalach niemożliwych dla biologii. To rodzi głębokie pytania filozoficzne: kto jest właściwie odkrywcą? Człowiek, który zaprojektował misję, czy algorytm, który dokonał kluczowej identyfikacji w terenie?

Historycznie, wielkie agencje kosmiczne budowały swoją legendę na epickich, centralnie sterowanych programach. AI rozbija ten model, decentralizując proces odkrycia i demokratyzując dostęp do danych. Algorytmy open-source analizujące publicznie dostępne dane z TESS czy Keplera doprowadziły do odkrycia egzoplanet przez astronomów-amatorów i naukowców z małych instytutów. To zmienia ekosystem, odsuwając nieco agencje od monopolu na narrację o odkryciu. Ich rola ewoluuje od wyłącznego wykonawcy do dostawcy platform i danych, które następnie ożywiane są przez globalną społeczność, zarówno ludzką, jak i algorytmiczną.

„Widzimy przesunięcie od kultury ‚command and control’ do kultury ‚sense and respond’. Statek kosmiczny z zaawansowaną AI nie jest już biernym wykonawcą sekwencji komend. Jest aktywnym uczestnikiem misji, który potrafi interpretować, proponować i adaptować. To zmienia wszystko, od szkoleń operatorów po projektowanie interfejsów i protokołów bezpieczeństwa” – wyjaśniała dr Elżbieta Wojtas, szefowa działu Future Missions Design w ESA, podczas webinarium „AI in SpaceOps” w czerwcu 2024.

Kulturowo, ta transformacja powoli przesącza się do zbiorowej wyobraźni. Wizje science fiction, w których AI jak HAL 9000 czy Mother z „Obcego” zarządza statkiem, tracą aurę czystej fantazji, stając się bliską techniczną rzeczywistością. To rodzi zarówno fascynację, jak i niepokój. Zaufanie do autonomicznych systemów w środowisku, gdzie błąd oznacza utratę misji wartej miliardy, jest największą barierą, którą pokonuje się nie tylko testami, ale i powolną aklimatyzacją kulturową w sektorze.

Krytyczna perspektywa: Między geniuszem a ślepym zaułkiem

Entuzjazm dla AI nie może przysłonić jej fundamentalnych słabości i ryzyk. Pierwszym jest problem „czarnej skrzynki”. Zaawansowane sieci neuronowe, szczególnie głębokie, często nie są interpretowalne. Możemy zobaczyć, że algorytm poprawnie zidentyfikował formację skalną jako bazaltową, ale nie wiemy dokładnie, na podstawie jakiej kombinacji pikseli i cech podjął tę decyzję. W nauce, gdzie powtarzalność i zrozumienie procesu są kluczowe, to poważne wyzwanie. Jak recenzować pracę naukową, której kluczowy wynik pochodzi z nieprzejrzystego procesu? Jak ufać decyzji autonomicznego łazika o pobraniu próbki, jeśli nie potrafimy odtworzyć jego rozumowania?

Drugim ryzykiem jest homogenizacja odkryć. Algorytmy są optymalizatorami. Dążą do minimalizacji błędu na danych treningowych. Jeśli te dane są niekompletne lub tendencyjne – a prawie zawsze takie są – AI będzie skuteczna w odnajdywaniu tego, co już znamy, i ślepa na to, co jest naprawdę nowe. Może to prowadzić do sytuacji, w której misje kosmiczne, zamiast poszerzać horyzonty, będą jedynie precyzyjnie mapować już znany nam krajobraz. Prawdziwe przełomy często pochodzą z anomalii, z danych odstających, z tego, co nie pasuje do modelu. Algorytm, wytrenowany, by takie anomalie odrzucać jako szum, może być naszym najgorszym wrogiem w dążeniu do rewolucji.

Wreszcie, istnieje realne niebezpieczeństwo „spiralnej zależności”. Im więcej danych generujemy przy pomocy systemów zaprojektowanych przez AI, tym bardziej potrzebujemy AI, by je analizować. Im bardziej polegamy na autonomicznych decyzjach w kosmosie, tym mniej rozwijamy i utrzymujemy ludzkie kompetencje do prowadzenia takich operacji w tradycyjny sposób. To tworzy technologiczną ścieżkę bez powrotu. Awaria systemów AI w krytycznym momencie misji głębokiego kosmosu mogłaby pozostawić nas całkowicie bezradnymi, bez zapasowego, „analogowego” sposobu prowadzenia statku.

Krytyka nie oznacza odrzucenia. Oznacza świadomość. Rozwój etyki AI, explainable AI (XAI) i rygorystycznych ram testowania dla systemów autonomicznych w kosmosie musi nadążyć za tempem innowacji. Inaczej zbudujemy sobie potężnego, ale kapryśnego i nieprzejrzystego partnera.

Najbliższa przyszłość będzie okresem konsolidacji i konfrontacji tych idei. Kluczowym momentem będzie konferencja SPAICE 2026 organizowana przez ESA, zaplanowana na wrzesień przyszłego roku. Jej agenda skupia się na pełnym spektrum: od foundation models dla obserwacji Ziemi po etykę autonomii w eksploracji planetarnej. To nie będzie kolejna konferencja techniczna. To będzie sąd nad dotychczasowymi osiągnięciami i próba wytyczenia etycznych i operacyjnych granic.

Na Ziemi, w laboratoriach takich jak AI Lab ESA w Kolonii, prace będą koncentrować się na integracji multimodalnych modeli – systemów łączących wizję, język i dane sensoryczne – aby stworzyć uniwersalnego, kosmicznego asystenta. Do 2028 roku możemy spodziewać się pierwszej w pełni autonomicznej misji serwisowej na orbicie GEO, gdzie robot naprawi lub zatankuje satelitę bez ani jednej komendy z Ziemi. To będzie kamień milowy, który albo zdobędzie zaufanie branży, albo na lata je zachwia.

Kamery łazika, wpatrzone w obcy horyzont, już nie czekają biernie na rozkazy. Analizują, oceniają, wybierają. W Centrum Kontroli Misji ludzcy operatorzy nie wbijają już nerwowo przycisków, by skorygować każdy ruch. Monitorują intencje algorytmu, weryfikują jego propozycje, uczą się jego logiki. To nie jest już relacja mistrza i sługi. To dynamiczny, czasem napięty dialog między dwoma rodzajami inteligencji, których wspólnym celem jest sięganie dalej, niż może sięgnąć którakolwiek z nich osobno. Czy ten dialog, w końcu, otworzy przed nami Wszechświat, czy stworzy jedynie jego wyrafinowane, algorytmiczne echo?