Il rover FLIP di Astrolab si prepara a eseguire Large Language Models sulla Luna in una missione lunare senza precedenti

I grandi modelli linguistici (large language models, LLM) sono pronti a fare il loro primo incontro con la polvere lunare. La prossima missione robotica di Astrolab verso la Luna, costruita attorno al suo rover FLIP, dovrebbe trasportare un computer ad alte prestazioni capace di eseguire software basato su LLM direttamente sulla superficie—qualcosa che, secondo i partner della missione, non è mai stato fatto prima.

Il rover, dal peso di circa 480 chilogrammi, si chiama FLEX Lunar Innovation Platform, o FLIP. È il primo di una serie di veicoli lunari che la NASA ha commissionato ad Astrolab, inclusi futuri “buggy” con equipaggio destinati a trasportare gli astronauti di Artemis sulla Luna. FLIP è progettato per condizioni estreme: utilizza ruote deformabili pensate per affrontare un terreno accidentato e imprevedibile ed è costruito per resistere ad almeno 150 ore durante il gelo intenso della notte lunare.

Astrolab prevede di inviare FLIP sulla Luna già a partire da novembre 2026. La missione è anche una vetrina scientifica e tecnologica, con circa 20 payload a bordo. Tra questi figurano un sistema lidar per la mappatura 3D e uno strumento finalizzato a misurare le concentrazioni di elio‑3—un isotopo presente nel regolite lunare di cui si parla spesso nel contesto di futuri concetti energetici.

Il fulcro informatico arriverà da Hewlett Packard Enterprise. Lo “edge” computer Spaceborne‑4 di HPE, previsto in volo su FLIP, abbina una CPU a 64 bit ad alte prestazioni a una GPU adatta all’elaborazione parallela, portando sulla superficie lunare un tipo di architettura di calcolo comune nei sistemi di IA terrestri. L’obiettivo non è semplicemente far girare un chatbot nello spazio, ma dimostrare che LLM sviluppati su misura possono operare in modo affidabile in mezzo agli estremi ambientali implacabili della Luna.

I sostenitori sostengono che il vantaggio sia un’autonomia pratica. La comunicazione tra i controllori a Terra e i robot lontani è limitata da latenza e banda, rendendo difficile reagire rapidamente e costringendo i veicoli spaziali a scaricare verso Terra grandi volumi di dati grezzi. “Il ritardo temporale, per esempio, su Marte può arrivare fino a 20 minuti”, ha detto durante un evento stampa che annunciava il progetto Mark Fernandez, capo scienziato e principal investigator di HPE. Pur essendo la Luna molto più vicina, ha sottolineato che anche piccoli ritardi possono lasciare gli operatori a lavorare con informazioni ormai superate—e ha richiamato casi storici in cui il ritardo di comunicazione contribuì alla perdita di due rover lunari sovietici per errori degli operatori.

Su FLIP verranno testati LLM specializzati in compiti direttamente legati alle operazioni sul campo. Dovrebbero interpretare le immagini delle telecamere di bordo e i dati del sistema di mappatura lidar per supportare una navigazione più sicura, oltre a riassumere o estrarre indicazioni dalle osservazioni raccolte, così che il rover possa trasmettere meno dati verso la Terra.

Le agenzie spaziali hanno già impiegato l’autonomia, ma in genere a un livello più elementare. Il rover Chang’e‑6 della Cina, che ha raggiunto il lato nascosto della Luna nel 2024, ha utilizzato reti neurali e altri metodi di IA per la navigazione. I rover Curiosity e Perseverance della NASA, invece, da tempo guidano in modo semi-indipendente lungo percorsi pianificati in anticipo—ma i computer “radiation-hardened” su cui si basano sono relativamente poco potenti, più vicini per capacità ai portatili della fine degli anni ’90.

HPE sta maturando esperienza in orbita. I precedenti sistemi Spaceborne sono stati portati sulla Stazione Spaziale Internazionale, e Spaceborne‑2 (2021) e Spaceborne‑3 (2024) hanno poi sostenuto nel 2025 l’iniziativa “Space Llama”, eseguendo a bordo della ISS Llama 3.2 di Meta per aiutare gli astronauti ad accelerare le attività di ricerca e i processi decisionali. «Man mano che ci spingiamo sempre più lontano nello spazio, credo che faremo maggiore affidamento sull’IA per l’esplorazione spaziale», ha dichiarato Francisco Cordova, chief operating officer dell’ISS National Laboratory, «ma, cosa ancora più importante, per lavorare in quegli ambienti in cui gli esseri umani semplicemente non possono».

Invece di attendere anni per lo sviluppo tradizionale di hardware “radiation-hardened”, HPE punta su software di protezione. L’azienda utilizza strumenti di monitoraggio progettati per rilevare gli “upset” indotti dalle radiazioni a causa di particelle cariche e, quando le condizioni peggiorano, riduce dinamicamente potenza e velocità per limitare il rischio—un approccio pensato per mantenere il sistema stabile quando riparazioni e parti di ricambio non sono opzioni.

Perché è importante

Se gli LLM riuscissero a funzionare in modo affidabile sulla Luna, i robot del futuro—e, in seguito, le missioni con equipaggio—potrebbero prendere più decisioni in locale, riducendo la dipendenza dai lenti collegamenti con la Terra. Questo potrebbe tradursi in una navigazione più sicura, scoperte scientifiche più rapide e comunicazioni più snelle nelle missioni lunari e nello spazio profondo. Il prossimo test chiave sarà verificare se questi modelli restano robusti sotto la radiazione lunare, gli estremi di temperatura e lunghi periodi operativi lontano dall’intervento umano.