Sommige wetenschappelijke disciplines hebben baat bij versnelling. Zo maakt de razende ontwikkeling van artificiële intelligentie ruimtevaartonderzoek mogelijk dat eerder ondenkbaar was.
Beeld: De eerste foto van een zwart gat, gemaakt in 2019. Credit: Event Horizon Telescope
Data kunnen sneller verzameld en nauwkeuriger verwerkt worden. Onbemande ruimtemissies kunnen betrouwbaar functioneren zonder voortdurende menselijke supervisie. Als de ethische en de veiligheidskwestie afdoende beantwoord worden, kan de versnelde ontwikkeling van AI een zegen blijken voor de ruimtevaartkunde.
In de afgelopen decennia heeft kunstmatige of artificiële intelligentie (AI) een ongeziene revolutie teweeggebracht. De snelheid waarmee AI zich in wetenschap, bedrijven en andere maatschappelijke sectoren heeft doorgezet wordt door de ene met toenemende verwondering en interesse bekeken, en door de andere met argusogen. Wie ervaart immers geen ongemak bij het zien van een hologram van een overleden sjeik die de klimaattop in Dubai toespreekt? Begin 2023 leidden paniekreacties uit de wetenschap en techsector tot een open brief waarin gepleit werd voor een pauze (Pause Giant AI Experiments: Open Letter, 2023).
We kunnen ons nauwelijks indenken wat er kan gebeuren als de AI-ontwikkeling de mens boven het hoofd begint te groeien of wanneer - nog apocalyptischer - de machine het helemaal van de mens zal overnemen? Maar de razendsnelle ontwikkeling van AI heeft ook voordelen. Vele wetenschapsdomeinen zijn erg gebaat bij de nieuwe mogelijkheden die artificiële intelligentie biedt. Dat is ook het geval in mijn eigen discipline, het ruimtevaartonderzoek,een discipline die altijd voorop heeft gelopen in het gebruik van geavanceerde technologieën en innovatieve benaderingen. AI helpt in ruimtevaartonderzoek niet alleen om bestaande processen efficiënter te maken, het ontsluit ook totaal nieuwe mogelijkheden die voorheen buiten bereik leken.
Neem, bij wijze van voorbeeld, de verwerking en analyse van de enorme hoeveelheden data die worden verzameld door satellieten, sondes en telescopen. Traditioneel kostte het verwerken van deze gegevens enorme hoeveelheden tijd. Met AI kunnen machines echter patronen identificeren die tot nog toe onopgemerkt bleven. Sterker nog, op basis van de verzamelde informatie kunnen ze autonoom beslissingen nemen. De data worden sneller én nauwkeuriger verwerkt.
De Europese ruimtevaartorganisatie ESA test op dit moment nieuwe AI-concepten en computeralgoritmen uit in nieuwe, slimme satellieten. Zo kan de eerste AI-CubeSat, een soort minisatelliet die in 2020 gelanceerd werd, zelf bepalen welke beelden relevant zijn om naar de aarde te sturen, waardoor niet de hele bulk aan beelden door de melkweg heen moet. Dankzij machinelearning-algoritmen worden astronomische objecten zoals sterrenstelsels geclassificeerd met een tempo dat vroeger ondenkbaar was. Onderzoekers kunnen nu veel sneller door enorme datasets navigeren en zich concentreren op het interpreteren van relevante informatie.
Een tweede voorbeeld van de toepassing van AI in ruimtevaartonderzoek is de afbeelding van het zwarte gat in het Messier 87 sterrenstelsel (M87), die in april 2019 door de Event Horizon Telescope (EHT) geproduceerd werd. De EHT is een netwerk van zeven telescopen, maar toch zijn die samen niet in staat om het zwarte gat in het hart van het sterrenstelsel volledig waar te nemen. De wazige oranje donut die te zien is op de eerste, oorspronkelijke afbeelding werd dankzij AI afgeslankt tot de dunne gouden ring op de tweede afbeelding. Een machinelearning-algoritme voorspelde de ontbrekende datapunten en kwam zo tot de verbeterde afbeelding, waarin de ring de helft smaller is. Die precisering heeft belangrijke gevolgen voor de theoretische modellen die op het zwarte gat afgevuurd zullen worden.
Behalve bij dataverzameling en -verwerking speelt AI in het ruimtevaartonderzoek ook een versnellende rol bij de ontwikkeling van autonome ruimtevaartmissies. Tot nog toe waren het vooral de astronauten zelf en het missiecontrolecentrum die de beslissingen namen tijdens ruimtevluchten, maar dankzij de vooruitgang van AI kunnen ruimtetuigen steeds autonomer handelen. De automatische piloot van de Falcon 9-raket van SpaceX gebruikt bijvoorbeeld artificiële intelligentie wanneer de raket zich aankoppelt aan het International Space Station (ISS). Daarnaast worden lancerings- en baantrajecten gegenereerd met AI, en helpt kunstmatige intelligentie om atmosferische omgevingsfactoren op te volgen en het brandstofgebruik te optimaliseren. Ineens worden daardoor verkenningstochten naar verre planeten, manen en andere hemellichamen denkbaar zonder permanente menselijke supervisie.
Het Mars Exploration Program van de Amerikaanse ruimtevaartorganisatie NASA is daar eigenlijk al een illustratie van. Omdat de afstand tussen de planeet Mars en de aarde varieert, zit er vertraging op de signaaloverdracht tussen de twee planeten. De robotwagentjes op Mars, de zogenaamde Mars Exploration Rovers (MER’s), moeten bijgevolg in staat zijn hun dagelijks werk semi-autonoom uit te voeren. Ze zijn daarom uitgerust met geavanceerde AI-systemen die hen helpen om obstakels te vermijden, wetenschappelijke instrumenten te bedienen en de beste route te kiezen. De MER ‘Curiosity’ rijdt sinds 2012 rond op Mars. In het kader van een onderzoek naar de bewoonbaarheid van de rode planeet zoekt hij er naar sporen van leven en bestudeert hij de geologische processen die er het landschap hebben gevormd. Sinds 2020 rijdt ook de MER ‘Perseverance’ rond op Mars. Hij wordt ingezet als actief labo en verzamelt monsters die naar de aarde zullen worden gestuurd. Dankzij AI kunnen deze missies hun wetenschappelijke doelen veel efficiënter en veel flexibeler bereiken.
Toch zijn er niet alleen voordelen verbonden aan de integratie van AI in het ruimtevaartonderzoek. Een van de prangendste kwesties rond autonome systemen in de ruimte is de ethische, zoals de auteurs van de hierboven al vermelde open brief al schreven. Je kunt wel beslissingsbevoegdheid toekennen aan machines, maar wie draagt de verantwoordelijkheid bij onvoorziene, maar wel denkbare gevolgen? Tal van satellieten verzamelen tonnen gegevens over de aarde. Ze kunnen in principe alles ‘zien’, ook data die mensen of instellingen liever niet publiek maken of prijsgeven. Machines trekken zich meestal weinig aan van privacywetten. Er moeten dan ook robuuste ethische richtlijnen komen die voorschrijven dat autonome systemen in overeenstemming handelen met menselijke waarden en normen. Het werkt ook omgekeerd. Binnen de ‘space law’ of het ruimterecht wordt nagedacht over de rechten van het heelal zelf. De mens kan zich immers niet zomaar de ‘eigenaar’ van de maan wanen.
Behalve de ethische is er ook de veiligheidskwestie. Het is bijvoorbeeld cruciaal dat een ruimtetuig de atmosfeer binnendringt vanuit een heel precieze invalshoek. De kleinste afwijking kan leiden tot instabiliteit of oververhitting van de capsule, met dramatische gevolgen voor de astronauten aan boord. Maar het vermogen van AI om autonome beslissingen te nemen is afhankelijk van de kwaliteit van de gebruikte algoritmen. Om ongelukken zoveel mogelijk te voorkomen, zijn grondige tests en voldoende veiligheidsmaatregelen nodig. Maar als we verantwoordelijk en voorbereid omgaan met deze zich almaar sneller ontwikkelende technologie, kunnen we de mysteries van het heelal en de gevolgen daarvan voor de mens ontrafelen op manieren die tot nog toe ondenkbaar waren.
Dit artikel verscheen ook in MaJa, het Magazine van de Jonge Academie.
Referenties
- Medeiros, L., Psaltis, D., Lauer T. R., Özel, F. (2023). The Image of the M87 Black Hole Reconstructed with PRIMO. The Astrophysical Journal Letters, 947(1), L7.
- Pause Giant AI Experiments: An Open Letter (2023, 22 maart). Future of Life Institute. https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/
- Smarter Satellites: ESA Discovery accelerates AI in Space (2022, 12 mei). ESA. https://www.esa.int/Enabling_Support/Preparing_for_the_Future/Discovery_and_Preparation/Smarter_satellites_ESA_Discovery_accelerates_AI_in_space
- The Event Horizon Telescope Collaboration. (2019). First M87 Event Horizon Telescope Results. I. The Shadow of the Supermassive Black Hole. The Astrophysical Journal Letters, 875(1), L1.
