Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana w obszarach, które jeszcze niedawno były domeną wyłącznie ludzi, a jednym z nich jest przestrzeń kosmiczna. Na naszym blogu pisaliśmy już wcześniej o tym, jak AI wspiera eksplorację wszechświata: od wykrywania egzoplanet, przez autonomiczne łaziki na Marsie, aż po analizę danych z teleskopów.
Teraz mamy jeden, konkretny przykład – misję Ax-4, w której udział bierze polski astronauta Sławosz Uznański-Wiśniewski. To doskonała okazja, by przyjrzeć się, jak dokładnie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana na pokładzie misji załogowej w praktyce, uwzględniając polski wkład technologiczny.
Czym jest misja Ax-4?
AX‑4 (Axiom Mission 4) to czwarta załogowa misja prywatna realizowana przez Axiom Space we współpracy ze SpaceX i NASA. Celem jest transport czteroosobowej załogi na Międzynarodową Stację Kosmiczną (ISS) za pomocą kapsuły Crew Dragon C213, wynoszonej rakietą Falcon 9 z platformy LC‑39A na Florydzie. Misja wystartowała 25 czerwca i będzie trwała około 14 dni.
W skład ekipy wchodzą:
- – Peggy Whitson (dowódczyni, była astronautka NASA),
- – Shubhanshu Shukla (pilot z Indii),
- – Sławosz Uznański-Wiśniewski (specjalista misji z Polski, ESA),
- – Tibor Kapu (specjalista misji z Węgier).
Źródło: POLSA / Axiom Space
Dla Polski to wydarzenie historyczne – Sławosz Uznański stał się drugim Polakiem w przestrzeni kosmicznej i pierwszym, który odwiedził ISS. W ramach misji realizowanych będzie kilkadziesiąt eksperymentów naukowych, w tym polski projekt Ignis, testujący urządzenie Leopard opracowane przez firmę KP Labs.
Automatyczne przetwarzanie danych eksperymentalnych w misji Ax‑4
Misja Ax‑4 to najbardziej rozbudowana misja Axiom Space pod względem badawczym – obejmuje aż 60 eksperymentów z 31 krajów. Jednym z istotnych celów jest rozwój i przetestowanie onboard data processing, czyli analizy danych bezpośrednio na pokładzie Międzynarodowej Stacji Kosmicznej. W przypadku wielu eksperymentów wykorzystuje się nowoczesne sensory do zebrania i analizy danych. To ważny krok, ponieważ w przyszłych misjach, np. na Księżyc czy Marsa, nie będzie możliwości szybkiej komunikacji z Ziemią.
Leopard od KP Labs – sztuczna inteligencja z Polski na pokładzie ISS
Jednym z najważniejszych elementów misji Ax-4 z polskiej perspektywy jest eksperyment IGNIS, którego centralnym punktem jest komputer pokładowy Leopard opracowany przez firmę KP Labs z Gliwic. To pierwsze takie polskie urządzenie, które trafiło na Międzynarodową Stację Kosmiczną i jest testowane w warunkach mikrograwitacji.
Źródło: KP Labs
Leopard to data processing unit (DPU), zaprojektowany z myślą o wykorzystaniu algorytmów sztucznej inteligencji w przestrzeni kosmicznej. Jego głównym zadaniem w ramach misji jest przetwarzanie danych obrazowych i testowanie działania systemów AI na orbicie, bez konieczności przesyłania danych na Ziemię.
W ramach eksperymentu testowane będą m.in.:
- – przetwarzanie obrazów z mikroskopów (symulowane dane naukowe),
- – działanie modeli uczenia maszynowego do klasyfikacji i analizy danych,
- – stabilność i niezawodność systemów AI w długotrwałym środowisku orbitalnym.
Celem KP Labs jest stworzenie infrastruktury, która pozwoli na autonomiczne podejmowanie decyzji przez satelity i systemy kosmiczne, co ma ogromne znaczenie dla przyszłych misji, zwłaszcza w dalszych rejonach Układu Słonecznego, gdzie opóźnienie komunikacji uniemożliwia bieżące sterowanie z Ziemi.
Eksperyment IGNIS będzie jednym z pierwszych tego typu testów AI na pokładzie ISS z udziałem polskiej technologii.
Monitorowanie zdrowia za pomocą sztucznej inteligencji
Podczas misji AX‑4 na ISS zostaną przetestowane systemy zaprojektowane do ciągłego monitorowania zdrowia astronautów i analizowania ich stanu w czasie rzeczywistym.
Jednym z kluczowych projektów jest Telemetric Health AI, realizowany przez węgierską inicjatywę HUNOR. System ten integruje dane medyczne, takie jak parametry sercowo-naczyniowe, równowaga czy inne pomiary fizjologiczne, analizując je na bieżąco z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego.
Celem badania jest sprawdzenie, czy i jak bardzo system telemetryczny może wspierać wczesne wykrywanie odchyleń od normy oraz zmniejszać obciążenie komunikacyjne między ISS a Ziemią. Dzięki lokalnemu przetwarzaniu danych możliwe jest lepsze zrozumienie wpływu mikrograwitacji na zdrowie człowieka. System TESH (Telemetry system for Space Health) ma potencjał, by w przyszłości stać się podstawowym narzędziem w długoterminowych misjach kosmicznych.
Monitorowanie zdrowia astronautów za pomocą smart-ringów Oura
Podczas misji Ax-4 członkowie załogi korzystają z inteligentnych pierścieni Oura, które śledzą podstawowe parametry organizmu, takie jak tętno, temperatura, częstość oddechu czy jakość snu. Dane zbierane przez urządzenia są następnie analizowane z wykorzystaniem narzędzi, które pomagają ocenić ogólny stan astronautów.
Źródło: Sleep Review
Takie rozwiązanie pozwala monitorować ewentualne sygnały ostrzegawcze, np. zmęczenie, zaburzenia snu czy objawy stresu, oraz lepiej dopasować plan dnia do aktualnego stanu organizmu. Analiza odbywa się bez potrzeby stałego kontaktu z zespołem naziemnym, co jest szczególnie przydatne w warunkach ograniczonej łączności i dużych opóźnień transmisji danych.
To nowoczesne podejście do opieki zdrowotnej w przestrzeni kosmicznej może w przyszłości znaleźć zastosowanie również na Ziemi, wszędzie tam, gdzie liczy się szybka ocena stanu zdrowia w wymagających warunkach.
Ocena gotowości astronautów do wykonywania zadań: wearables, iPhone i AWS Snowcone
W dokumentacji eksperymentów realizowanych w misji Ax-4 pojawia się punkt: „Assessing astronaut ‘readiness’ using a wearable device, iPhone software, and AWS Snowcone analytics.” Choć nie zostały podane szczegóły techniczne, możemy przypuszczać, że projekt ten łączy dane z urządzenia typu wearable (być może pierścienia Oura opisywanego w poprzedniej sekcji), aplikacji na iPhonie oraz lokalnego przetwarzania na urządzeniu AWS Snowcone, które znajduje się na pokładzie ISS.
Całość ma prawdopodobnie na celu bieżące monitorowanie i ocenę tzw. „gotowości” astronautów do wykonywania zadań – z wykorzystaniem takich wskaźników jak sen, tętno, zmienność rytmu serca czy poziom aktywności. Zastosowanie edge computingu (czyli analizy danych bezpośrednio na pokładzie stacji) pozwala uniknąć opóźnień związanych z przesyłaniem danych na Ziemię i daje załodze możliwość natychmiastowego reagowania na ewentualne oznaki przemęczenia czy stresu.
Choć nie wiemy, jak dokładnie wygląda integracja poszczególnych elementów, sam fakt użycia AWS Snowcone wskazuje, że przetwarzanie danych odbywa się lokalnie – to ważny krok w kierunku większej autonomii przyszłych misji kosmicznych.
RadMon-on-ISS: Skalowalny monitor promieniowania
Promieniowanie kosmiczne to jedno z kluczowych zagrożeń dla astronautów i dla sprzętów przez nich używanych, zwłaszcza w kontekście dłuższych misji księżycowych czy marsjańskich. W ramach misji Ax‑4 testowany jest skalowalny system monitorowania promieniowania: RadMon-on-ISS.
Eksperyment ma na celu ocenę działania czujników promieniowania w warunkach stacji kosmicznej. Testowana będzie również ich odporność na długotrwałą ekspozycję na promieniowanie, a także możliwość skalowania tego rozwiązania.
W tych testach bierze udział Sławosz Uznański, który będzie odpowiadał za przeprowadzenie prób i rejestrację danych z urządzenia na pokładzie stacji. Choć źródła nie wspominają wprost o użyciu sztucznej inteligencji, zespół ESA podkreśla, że RadMon ma stanowić krok w kierunku zautomatyzowanego, inteligentnego systemu monitorowania środowiska promieniowania.
Im bardziej niezależne będą przyszłe załogi, zwłaszcza podczas misji poza niską orbitę okołoziemską, tym większe znaczenie zyskają lokalne, zautomatyzowane systemy monitorujące zdrowie i bezpieczeństwo, takie jak RadMon-on-ISS.
Podsumowanie
Misja Ax-4 to ważny moment nie tylko dla polskiej astronautyki, ale też dla szerszego spojrzenia na to, jak współczesne technologie, w tym sztuczna inteligencja, stają się codziennym narzędziem pracy na orbicie – od analizy danych z eksperymentów, przez monitoring zdrowia, aż po testowanie nowoczesnych urządzeń.
Warto jednak zaznaczyć, że wiele informacji na temat wykorzystania AI przez Axiom Space wciąż nie jest publicznie dostępnych. Firma publikuje tylko ogólne zapowiedzi eksperymentów, często bez szczegółów dotyczących używanych technologii. Możliwe więc, że prawdziwa skala zastosowania sztucznej inteligencji w misji Ax-4 stanie się widoczna dopiero po jej zakończeniu, gdy pojawią się pierwsze opracowania naukowe, raporty i relacje samych astronautów.
To, co widzimy dziś, to tylko fragment większego obrazu. A jeśli obecne trendy się utrzymają, kolejne misje będą jeszcze silniej zintegrowane z AI – dlatego warto je śledzić z bliska.
