ایک نیا AI آرکیٹیکچر مریخ اور چاند کے روورز کو یہ فیصلہ کرنے کی صلاحیت دے سکتا ہے کہ انہیں کیا مطالعہ کرنا چاہیے اور کیسے حرکت کرنی چاہیے، اور اس کے لیے انہیں زمین کے ساتھ 4 سے 24 منٹ کے راؤنڈ ٹرپ (آنے جانے کے وقت) کا انتظار نہیں کرنا پڑے گا۔ اس سے اس تاخیر (latency) میں کمی آئے گی جو فی الحال فوری فیصلوں میں رکاوٹ بنتی ہے۔ یہ تجویز، جو decision-transformer ماڈلز پر مبنی ہے اور اسے zero-trust governance لیئر میں لپیٹا گیا ہے، مستقبل کے سیاروں کے مشنز کے لیے "سائنسدان کی سطح" کی خود مختاری کا وعدہ کرتی ہے۔

روورز کو خود سوچنے کی ضرورت کیوں ہے

آج کل کے روورز بنیادی طور پر ریموٹ کنٹرول والی کاریں ہیں۔ زمین سے بھیجا گیا حکم ایک قطار (queue) میں رہتا ہے جبکہ روبوٹ جواب کا انتظار کرتا ہے، اور کوئی بھی غیر متوقع رکاوٹ مشن کو گھنٹوں کے لیے روک سکتی ہے۔

AI میں بڑی پیش رفت: decision transformers

Decision transformers عمل کے انتخاب (action selection) کو ایک لینگویج ماڈلنگ کے کام میں بدل دیتے ہیں۔ آزمائش اور غلطی (trial and error) کے بجائے، یہ ماڈل ماضی کی حالتوں کے تسلسل—جیسے پوزیشن، سینسر ریڈنگز—اور متعلقہ انعامات—جیسے سائنسی اہمیت، سیفٹی اسکورز—کا جائزہ لیتا ہے اور اگلے ایسے عمل کی پیش گوئی کرتا ہے جو انعام کو زیادہ سے زیادہ کر دے۔ عملی طور پر، AI اس بات کی بنیاد پر کہانی کی بہترین اگلی لائن "لکھتا" ہے کہ کہانی اب تک کس طرح آگے بڑھی ہے۔

AI کو خلا کے لیے محفوظ بنانا

ڈیزائن میں دو حفاظتی اقدامات شامل کیے گئے ہیں:

  • انسانی مقاصد کے مطابق (Human-aligned objectives) – ٹیم ماڈل کو تین مشن کے لیے اہم اہداف میں توازن برقرار رکھنے کے لیے تربیت دیتی ہے: سائنسی نتائج کو زیادہ سے زیادہ کرنا (مثلاً، سب سے دلچسپ چٹان کا انتخاب کرنا)، خطرات سے بچنا (تیز ڈھلوانیں، بجلی کا نقصان)، اور مشن کی حدود کا احترام کرنا (وقت، ڈیٹا بینڈوتھ)۔ AI طے شدہ منصوبے سے ہٹ کر نہیں جاتا؛ ہر انتخاب کو ان انسانی ترجیحات کے مطابق تولا جاتا ہے۔

  • زیرو ٹرسٹ گورننس (Zero-trust governance) – سائبر سیکیورٹی سے ماخوذ، یہ فریم ورک یہ فرض کرتا ہے کہ روور کا دماغ متاثر (compromised) ہو سکتا ہے یا محض خراب ہو سکتا ہے۔ انجینئرز ہر فیصلے کو ایک ناقابلِ تبدیلی آڈٹ ٹریل (immutable audit trail) میں درج کرتے ہیں، اور وہ AI کو صرف وہی کم سے کم اجازتیں دیتے ہیں جو عمل کرنے کے لیے ضروری ہوں (least-privilege)۔

یہ دونوں تہیں مل کر روور کو خود مختار طریقے سے کام کرنے کی اجازت دیتی ہیں جبکہ کمانڈ کی زنجیر کو شفاف اور قابلِ واپسی رکھتی ہیں۔

کس کو فائدہ ہوگا

مستقبل کے مشنز جیسے کہ Mars Sample Return یا چاند کے قطبی علاقوں کی تلاش کے لیے اس سطح کی خود مختاری کی ضرورت ہے۔ ٹرانسفارمر ماڈلز کو سخت سیکیورٹی پروٹوکولز کے ساتھ جوڑ کر، ہم اپنے نظامِ شمسی کی مزید گہرائی میں جا سکتے ہیں۔

پوشیدہ خطرات

خود مختاری خطرات کی نوعیت کو بدل دیتی ہے، اور زیرو ٹرسٹ لیئر ہر قدم کو ایک تصدیق کنندہ (verifier) کے ذریعے گزار کر اس خطرے کو کم کرتی ہے۔

آگے کیا ہوگا

یہ طریقہ کار مصنف کے مطالعے میں نظر آتا ہے، جو سیاروں کے جیولوجیکل سروے مشنز کے لیے اس طریقہ کار کی تجویز پیش کرتا ہے۔

خلاصہ: روورز کو فیصلہ سازی کو ایک لسانی مسئلہ (language problem) سمجھنے کی تربیت دے کر اور اس صلاحیت کو ایک سخت آڈٹ پر مبنی سیکیورٹی ماڈل میں لپیٹ کر، انجینئرز ایسے روبوٹس کی طرف بڑھ رہے ہیں جو اپنی مرضی سے سائنس کے کام انجام دے سکیں، چاہے زمین ان کی پہنچ سے دور ہی کیوں نہ ہو۔