Марсоходы теперь ходят сами: Персеверанс впервые проехал по маршруту, созданному ИИ

Марсоход NASA Perseverance впервые проложил маршрут по поверхности Марса, используя генеративный искусственный интеллект. Алгоритм сам выбрал безопасный путь без участия операторов, что стало новым этапом в развитии автономных космических миссий. Эксперимент провела Лаборатория реактивного движения (JPL) NASA совместно с компанией Anthropic. Об этом сообщает nasa.gov.

Как искусственный интеллект "научил" марсоход думать

В рамках демонстрации, прошедшей 8 и 10 декабря, специалисты NASA впервые применили генеративный ИИ для построения маршрута на другой планете. Алгоритм, основанный на визуально-языковых моделях, проанализировал данные прошлых миссий, включая снимки и показания датчиков марсохода, чтобы самостоятельно определить оптимальные путевые точки — координаты, в которых Perseverance должен был менять направление движения.

"Эта демонстрация показывает, насколько продвинулись наши возможности. Подобные автономные технологии позволят миссиям работать эффективнее, преодолевать сложные участки и собирать больше научных данных", — отметил администратор NASA Джаред Айзекман.

Искусственный интеллект не просто копировал действия операторов, а генерировал собственные решения на основе анализа орбитальных снимков и цифровых моделей рельефа, включая изображения высокого разрешения с камеры HiRISE на борту аппарата Mars Reconnaissance Orbiter. Такие подходы уже ранее применялись в проектах, связанных с исследованием космоса, например при наблюдениях за парадоксальными явлениями во Вселенной, зафиксированными Большим адронным коллайдером.

Как проходило испытание

Первая тестовая поездка состоялась 8 декабря, когда марсоход проехал 689 футов (210 метров). Через два дня он преодолел 807 футов (246 метров), следуя маршрутам, рассчитанным ИИ. Перед запуском все команды были проверены на "цифровом двойнике" — виртуальной копии марсохода, созданной в JPL, где инженеры протестировали более 500 тысяч параметров телеметрии.

Визуализация маршрута, созданная на основе реальных данных, показала, как ИИ определял препятствия — валуны, песчаные волны, участки с перепадом высот — и формировал плавную траекторию движения. Голубые линии обозначали путь колёс, чёрные — альтернативные варианты маршрута, а синие круги — ключевые путевые точки.

"Фундаментальные элементы генеративного ИИ открывают большие перспективы для автономной навигации: восприятие, локализация и планирование. Мы приближаемся к дню, когда ИИ сможет помогать марсоходам преодолевать километры пути, отмечая научно интересные области без участия операторов", — рассказала Ванди Верма, инженер JPL и специалист по космическим роботам.

Почему это важно

Марс находится на расстоянии около 225 миллионов километров от Земли, и сигналы между планетами передаются с задержкой в десятки минут. Это делает невозможным управление марсоходом в реальном времени — операторы NASA вынуждены заранее просчитывать каждое движение, ограничиваясь участками по 100 метров, чтобы избежать ошибок.

Теперь генеративный ИИ способен выполнять часть этой работы, анализируя ландшафт и формируя оптимальные маршруты. Это значительно сокращает нагрузку на операторов и ускоряет выполнение миссий.
Подобные технологии становятся неотъемлемой частью современных исследований — от земных до внеземных. По мнению учёных, те же принципы анализа и прогнозирования могут применяться и в наблюдениях за солнечными вспышками, способными накрыть Землю энергией.

Взгляд в будущее

Разработка и тестирование технологий автономного управления напрямую связаны с долгосрочными планами NASA по созданию постоянной инфраструктуры на Луне и будущим пилотируемым миссиям на Марс.

"Представьте себе интеллектуальные системы, обученные коллективной мудрости инженеров, учёных и астронавтов, которые будут работать не только на Земле, но и в наших космических аппаратах, дронах и марсоходах", — подчеркнул Мэтт Уоллес, руководитель отдела исследовательских систем JPL.

Эти технологии могут стать основой для миссий нового поколения, где автономные системы будут действовать почти без вмешательства человека, обеспечивая безопасность, эффективность и непрерывность космических исследований.