ИИ прокладывает путь по Марсу: марсоход NASA Perseverance строит маршрут с помощью Claude от Anthropic

Соединенные Штаты - Информационное агентство Эхбари

ИИ прокладывает путь по Марсу: марсоход NASA Perseverance строит маршрут с помощью Claude от Anthropic

Обширные, пустынные просторы Марса с его коварным рельефом и непредсказуемыми вызовами долгое время требовали тщательного человеческого планирования для роботизированных исследований. Однако в космической робототехнике произошел значительный сдвиг парадигмы: Лаборатория реактивного движения (JPL) NASA успешно развернула модель машинного обучения Claude от Anthropic для составления сложного навигационного пути для марсохода Perseverance. Эта новаторская инициатива представляет собой существенный шаг вперед, демонстрируя практическое применение генеративного ИИ в критически важных внеземных миссиях и создавая прецедент для будущих автономных космических предприятий.

В ходе замечательной демонстрации передовых возможностей ИИ марсоход Perseverance недавно преодолел около 400 метров по поверхности Марса в декабре 2025 года, следуя маршруту, тщательно спланированному Claude. Это достижение было не просто техническим подвигом, но и стратегическим делегированием со стороны инженеров JPL, которые осознали потенциал ИИ для оптимизации трудоемкого и занимающего много времени процесса планирования маршрута. Марсианский ландшафт, изобилующий опасностями, такими как острые камни, глубокие песчаные дюны и крутые склоны, создает огромные проблемы для марсоходов, как это трагически продемонстрировал марсоход Spirit, застрявший в песке в 2009 году, что фактически положило конец его миссии.

Традиционно планирование путешествия марсохода включает интенсивный процесс консультаций с орбитальными и поверхностными изображениями высокого разрешения для выявления безопасных проходов и установки серии путевых точек. Эти данные, после построения, затем передаются на среднее расстояние в 225 миллионов километров (140 миллионов миль) на Марс, где Perseverance получает их в качестве навигационного плана. Учитывая огромные задержки связи, прямое управление марсоходом с помощью джойстика с Земли просто невозможно. Хотя Perseverance оснащен системой AutoNav, которая обрабатывает предотвращение препятствий в реальном времени и незначительные корректировки маршрута, первоначальное предварительное планирование остается критически важной и требовательной задачей.

Признавая это узкое место, исследователи JPL обратились к Claude от Anthropic, используя его сложные возможности видения. Claude было поручено анализировать высококачественные орбитальные изображения с камеры HiRISE на борту орбитального аппарата NASA Mars Reconnaissance Orbiter, а также подробные данные о наклоне местности, полученные из цифровых моделей рельефа. Благодаря этому анализу модель ИИ смогла идентифицировать критически важные особенности рельефа — включая скальные образования, опасные поля валунов и обманчивые песчаные дюны — и впоследствии сгенерировать непрерывный, оптимизированный путь с точными путевыми точками. Что особенно важно, Claude перевел эти навигационные инструкции на язык разметки марсохода (RML), формат на основе XML, непосредственно исполняемый системами марсохода.

Несмотря на впечатляющие возможности Claude в этой специализированной среде, Anthropic признала, что общедоступная версия Claude изначально не обладала знаниями RML, что подчеркивает различие между ИИ общего назначения и моделями, обученными для конкретных, сложных задач с использованием проприетарных данных. Однако внутренняя версия, имеющая доступ к обширным наборам данных NASA, безупречно выполняла свою функцию. Это успешное развертывание подчеркивает мощь специализированного обучения ИИ и доступа к данным в нишевых научных приложениях.

Однако интеграция ИИ не уменьшает незаменимую роль человеческого надзора. Инженеры JPL тщательно проанализировали сгенерированные Claude планы. Используя сложный симулятор, который воспроизводит виртуальную среду марсохода, они изучили более 500 000 телеметрических переменных, связанных с предполагаемым положением марсохода и потенциальными опасностями. Этот строгий процесс проверки привел лишь к незначительным корректировкам. Например, изображения с наземной камеры, которые Claude не обрабатывал, предоставили более четкое представление о песчаных дюнах в узком коридоре, что побудило инженеров уточнить маршрут для большей точности. Такой совместный подход, при котором ИИ предоставляет эффективный первый черновик, а человеческие эксперты применяют свое тонкое понимание и опыт, является примером ответственного внедрения ИИ в миссии с высокими ставками.

Результат был ошеломляюще положительным. Anthropic сообщила, что инженеры JPL обнаружили, что планы Claude требовали лишь минимальных изменений. Уточненные планы были затем переданы на Марс, и Perseverance успешно выполнил запланированный маршрут в марсианские дни (солы) 1707 и 1709, что соответствует 8 и 10 декабря 2025 года. Хотя изображения NASA подтверждают небольшие отклонения между запланированными ИИ и фактическими маршрутами — объясняемые системой AutoNav марсохода, вносящей микрокорректировки в реальном времени — общий успех подтвердил эффективность ИИ.

Эта демонстрация предвещает новую эру освоения космоса. Администратор NASA Джаред Айзекман подчеркнул более широкие последствия, заявив: «Эта демонстрация показывает, насколько далеко продвинулись наши возможности и расширяет способы исследования других миров. Автономные технологии, подобные этой, могут помочь миссиям работать более эффективно, реагировать на сложный рельеф и увеличивать научную отдачу по мере увеличения расстояния от Земли. Это яркий пример того, как команды применяют новые технологии осторожно и ответственно в реальных операциях». Anthropic также отметила, что инженеры JPL оценивают, что Claude может сократить время, необходимое для планирования маршрута, вдвое, хотя конкретные количественные показатели этого сокращения времени не были раскрыты. Этот выигрыш в эффективности, даже без точных цифр, представляет собой монументальное преимущество для будущих миссий, позволяя ученым и инженерам уделять больше ресурсов анализу и открытиям, а не подготовительной логистике. По мере того, как модели видения, языка и действий продолжают развиваться, их роль в повышении автономности и успеха роботизированных миссий по всей Солнечной системе будет значительно расширяться.

Информационное агентство Эхбари