كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُساعدنا في استكشاف الفضاء؟

يتزايد الحديث عن الذكاء الاصطناعي يومًا بعد يوم. يرى البعض أنه سيسهم في تحسين المجتمع، في حين يحذر آخرون من مخاطره. لكن كيف يمكننا ضمان استخدامه بشكل فعّال وآمن؟

ما هو مفهوم الذكاء الاصطناعي؟

يُعتبر الذكاء الاصطناعي تقليدًا للقدرات العقلية البشرية، ويشمل ذلك، على سبيل المثال، الحواسيب التي تقوم بتحليل البيانات بشكل ذاتي أو الأنظمة المستقلة الموجودة في السيارات ذاتية القيادة.

في الوقت الراهن، يُحقق الذكاء الاصطناعي غالبًا عبر التعلم الآلي، الذي يُمكِّن الآلات من التعلم بمفردها. هذه العملية تُعلِّم خوارزمية بسيطة كيف تصبح أكثر تطورًا. تُدخل بيانات ضخمة إلى الخوارزمية، التي تُعدِّل نفسها وتتحسن مع الزمن.

التعلم العميق هو فرع متقدم من التعلم الآلي، حيث تستخدم الآلة شبكات عصبونية اصطناعية متعددة الطبقات لتعلم نفسها تنفيذ مهام معقدة مثل التعرف على الصور. يمكن أن يتم ذلك عبر التعلم الموجه (مثل تغذية النظام بصور للقمر والأرض ليتعلم التفريق بينهما) أو التعلم غير الموجه، حيث تكتشف الشبكة البنية بنفسها. من الأمثلة على التعلم العميق خدمات الترجمة الإلكترونية وبرامج الدردشة الآلية وأنظمة الملاحة.

وقد بدأنا نشهد بالفعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا الفضاء الحديثة. يُستخدم لإدارة أساطيل الأقمار الصناعية الكبيرة، ولتحليل الكميات الهائلة من البيانات التي تجمعها، ولمعالجة البيانات مباشرةً على متن الأقمار الصناعية.

وهناك إمكانيات لتوسيع هذا الاستخدام أكثر. لذلك، تبحث وكالة الفضاء الأوروبية، بما في ذلك في مجالات الاستكشاف والتحضير للمهام الأساسية، عن طرق جديدة يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل بها كافة جوانب الفضاء - من مراقبة الأرض إلى الملاحة الفضائية - أكثر كفاءة.

ماهو الاكتشاف والتحضير في مجال الذكاء الاصطناعي؟

في العام الماضي، دعمت وكالة الفضاء الأوروبية "ديسكفري" اثني عشر مبادرة تهدف إلى دمج التقدم الأخير في الذكاء الاصطناعي وأنظمة الحوسبة المتطورة لتعزيز قدرات الأقمار الصناعية، مما يجعلها أكثر تفاعلًا، مرونة، واستقلالية. تم انتقاء هذه المشاريع من خلال مبادرة "الحوسبة السحابية المعرفية في الفضاء" التي أطلقتها منصة الابتكار في الفضاء المفتوح، بهدف تطوير تطبيقات جديدة تخدم البشرية على الأرض وتفتح آفاقًا جديدة في استكشاف الفضاء.

تناولت بعض المشاريع كيف يمكن للأقمار الصناعية المزودة بالذكاء الاصطناعي أن تساهم بشكل مباشر في تحسين الحياة على كوكبنا، مثل تحسين كفاءة الكشف عن تسربات غاز الميثان وتعزيز إدارة الطوارئ من الفضاء. واستكشفت مشاريع أخرى كيف يمكن لهذه التقنيات الذكية أن تعزز استكشاف القمر بطريقة مستدامة وتحقق مزيدًا من الاستقلالية للمركبات الفضائية. يمكنكم الاطلاع على المزيد من التفاصيل وقائمة المشاريع الكاملة في مقالتنا الخاصة بهذا الموضوع.

تسلط مشاريع الحوسبة المعرفية الضوء على تشكيلات الأقمار الصناعية التي تزداد تعقيدًا وحضورًا في عصرنا. تتطلب هذه الأقمار الصناعية مناورات دقيقة لتفادي الاصطدامات. "ديسكفري" كانت قد بدأت في استكشاف الأتمتة لهذه الأنظمة منذ عام 2000، مثل تفعيل الملاحة الذاتية وتحليل البيانات عن بُعد وتحديث البرمجيات. دراسة حديثة أخذت هذه الأفكار إلى مستوى جديد، مركزة على الإدارة الذاتية للتجمعات الفضائية لتخفيف الضغط عن المشغلين الأرضيين. كما بحثت دراسات "ديسكفري" الأخرى في تطوير وعي جماعي لأسراب الأقمار الصناعية الصغيرة، واستكشاف استخدام الذكاء الاصطناعي في تقنيات وعمليات المهام المتقدمة، بالإضافة إلى تطوير مفاهيم وآليات وبنى أمنية مبتكرة.

وفي نفس العام، أطلقت "ديسكفري" مجموعة من المشاريع لتطوير البرمجيات والمفاهيم والبروتوكولات لتوسيع إمكانيات مختبر الفضاء التجريبي OPS-SAT التابع لوكالة الفضاء الأوروبية. العديد من هذه المشاريع شملت استخدام الذكاء الاصطناعي. وعلق ديفيد إيفانز، مدير المركبة الفضائية OPS-SAT، على ذلك قائلًا: "الذكاء الاصطناعي يمثل مجموعة واسعة من الأدوات التي لا حصر لها، وكان من المثير رؤية تطبيقات عملية تستفيد من هذه الأدوات المتنوعة في مختلف المجالات".

شهدت مشاريع OPS-SAT التي تدمج الذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات التعلم العميق لتعزيز دقة صور الأقمار الصناعية، واستحداث أساليب جديدة لتطبيق التعلم العميق في الفضاء، وتحديد وتتبع التضاريس الأرضية. كما تم توظيف تقنية "التعلم المعزز" لتحسين التحكم في المركبات الفضائية واستخدام التعلم العميق لرصد الغابات بدقة أعلى.

وفي العام الذي سبقه، دعمت "ديسكفري" 26 مشروعًا موجهة لرصد وتتبع النفايات البحرية عبر الأقمار الصناعية. استفادت هذه المشاريع من الذكاء الاصطناعي، مثل تطوير نماذج للتعرف على أنواع محددة من البلاستيك، وتحديد الجزيئات البلاستيكية الطافية، ودمج الذكاء الاصطناعي مع الطائرات بدون طيار للكشف الأوتوماتيكي عن النفايات البلاستيكية تحت الماء. 

أُوكلت إلى فريق ACT مهمة إعداد وكالة الفضاء الأوروبية لمواجهة التحديات المستقبلية، حيث عمل الفريق على مجموعة من المشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. من ضمن هذه المشاريع، تقييم التقنيات التي تحاكي وظائف الدماغ لاستخدامها في الفضاء، واستعمال الذكاء الاصطناعي لتحليل الهياكل والجاذبية الخاصة بالأجسام الفضائية، بالإضافة إلى تطوير مواد جديدة.

وقد شهدت الفترة الأخيرة تقدمًا كبيرًا في مجال معالجة اللغات الطبيعية بفضل الذكاء الاصطناعي، بدعم أساسي من تقنيات مثل روبوتات الدردشة والمساعدين الصوتيين المنزليين. وقد دمجت دراسة "ديسكفري" هذه التقنيات في مجال هندسة الفضاء، مستكشفة كيف يمكن لتقنيات معالجة اللغة الطبيعية أن تعزز من كفاءة مهندسي الفضاء في أداء مهامهم اليومية.

استكشاف الفضاء بذكاء اصطناعي - تطبيقات التعلم الآلي في وكالة الفضاء الأوروبية

قد يظن البعض أن تحويل الأبحاث النظرية إلى تطبيقات فضائية عملية هو قفزة هائلة، لكن وكالة الفضاء الأوروبية قد بدأت فعليًا في دمج الذكاء الاصطناعي ضمن مهامها الفضائية. فعلى سبيل المثال، تمتلك المركبات الجوالة القدرة على التحرك بشكل ذاتي لتفادي العقبات، ويتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتنظيم عمليات نقل البيانات من المركبات الفضائية المتجهة إلى المريخ. كما يسهم الذكاء الاصطناعي في مساعدة رواد الفضاء على متن محطة الفضاء الدولية (ISS)، والتفاصيل متاحة في الجزء التالي من هذه المقالة.

مهمة الدفاع الكوكبي "هيرا" التابعة لوكالة الفضاء الأوروبية ستستخدم الذكاء الاصطناعي للتنقل في الفضاء نحو كويكب، بطريقة تشبه تلك المستخدمة في السيارات ذاتية القيادة. بينما تحتوي معظم المهمات الفضائية البعيدة على مسار مبرمج للعودة إلى الأرض، ستعتمد "هيرا" على دمج المعلومات من مجموعة متنوعة من الأجهزة الاستشعارية لإنشاء نموذج للبيئة المحيطة واتخاذ قراراتها بشكل مستقل.

تحتاج الأقمار الصناعية المدارية حول الأرض إلى مستويات عالية من الاستقلالية لتنفيذ مناورات تفادي الاصطدام بشكل متكرر، خاصةً مع تزايد أعداد الحطام الفضائي. في يناير 2021، أسست وكالة الفضاء الأوروبية بالتعاون مع مركز الأبحاث الألماني للذكاء الاصطناعي (DFKI) مختبر ESA_Lab@DFKI، وهو مختبر مخصص لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعزز استقلالية الأقمار الصناعية وقدراتها على تجنب الاصطدام وغيرها.

كما استفادت وكالة الفضاء الأوروبية من الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات ضخمة من البيانات واستخلاص المعلومات القيمة منها. هذه التقنية تم تطبيقها في تطبيقات متنوعة، مثل مراقبة عدد السيارات في مواقف التسوق، التنبؤ بالأداء المالي للشركات، مراقبة التغيرات المناخية، ومساعدة الشرطة في مهامها.

مراقبة الأرض تعتبر من المجالات الرئيسية التي يتم فيها تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل واسع. تعمل وكالة الفضاء الأوروبية على إنشاء نسخة رقمية مطابقة للأرض، تتغذى باستمرار ببيانات مراقبة الأرض والذكاء الاصطناعي لتمكين التنبؤ بالأحداث الطبيعية والبشرية.

لوحة معلومات "مراقبة الأرض ذات العمل السريع" تُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة المؤشرات الاقتصادية، مثل تحليل بيانات الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي لمراقبة الإنتاج في مصانع السيارات وحركة الطائرات. وتُعد FSSCat، التي أُطلقت في سبتمبر 2020، أول مهمة لمراقبة الأرض تحمل الذكاء الاصطناعي على متنها، وهي شريحة الذكاء الاصطناعي ɸ-sat-1، التي تعمل على تحسين كفاءة نقل البيانات إلى الأرض. يُطبق الذكاء الاصطناعي أيضًا في الملاحة الفضائية، حيث يُحسن من التنبؤات الجوية ويساعد في تحديد الطائرات بدون طيار المخالفة. نظام الملاحة المزود بالذكاء الاصطناعي يُحسن من أداء السيارات والقوارب ذاتية القيادة، وقد تم تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحقيق الوعي الظرفي المستقل، مما يمكّن السفينة من استشعار بيئتها بشكل موثوق.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في DLR وناسا

لقد كانت الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من تطوير تقنيات الفضاء والأرض لدى المركز الألماني للطيران والفضاء (DLR) على مدار السنوات. في 2021، أنشأ DLR معهدًا متخصصًا في أمن الذكاء الاصطناعي. وفي 2018، أطلق DLR مساعدًا ذكيًا يُدعى CIMON لمساعدة رواد الفضاء على متن محطة الفضاء الدولية، وهو قادر على التفاعل الصوتي والطيران والتعرف على البيئة المحيطة. بعد عودة CIMON، تم إرسال CIMON-2 في ديسمبر 2019 ليستمر في المهمة.

ناسا أيضًا تستفيد من الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من التطبيقات، حيث أنشأت فريقًا مخصصًا للبحث في استخدامات الذكاء الاصطناعي في التحليل العلمي وعمليات المركبات الفضائية وغيرها. تستخدم ناسا الراديو المعرفي لتحسين كفاءة شبكات الاتصالات، وتطبق الذكاء الاصطناعي لمعايرة البيانات الشمسية وتحسينها. كما تستكشف ناسا تصميم مركبات فضائية مستقلة لتحسين استكشاف الفضاء السحيق.

بالتعاون مع جوجل، استخدمت ناسا الذكاء الاصطناعي لفحص البيانات من مهمة كوكب كيبلر الخارجي، مما أدى إلى اكتشاف كواكب خارجية جديدة. وقد تم تطبيق هذه التقنية بنجاح في بيانات مهمة TESS لتحديد الكواكب الخارجية المحتملة.

خاتمة 

في ختام هذه المقالة، يمكننا القول إن الذكاء الاصطناعي يمثل ثورة تكنولوجية واعدة، قادرة على إحداث تغييرات جذرية في في ختام هذه المقالة، يمكننا القول إن الذكاء الاصطناعي يمثل ثورة تكنولوجية واعدة، قادرة على إحداث تغييرات جذرية في مجال استكشاف الفضاء وتحسين الحياة على الأرض. من خلال التعلم الآلي والتعلم العميق، أصبح بإمكاننا تحليل البيانات بدقة عالية وإدارة الأقمار الصناعية بكفاءة أكبر، مما يفتح آفاقًا جديدة للبشرية في استكشاف الكون.