Впервые в истории освоения космоса планирование маршрута на другой планете было полностью доверено алгоритмам. Ранее эта задача требовала кропотливой работы целой команды операторов, которые анализировали снимки ландшафта и расставляли точки движения вручную, чтобы избежать столкновения с валунами или попадания в песчаные ловушки.
Искусственный интеллект может успешно управлять марсоходом Perseverance
Специалисты Лаборатории реактивного движения NASA успешно протестировали систему управления марсоходом Perseverance с помощью генеративного искусственного интеллекта. В ходе эксперимента на 1707 и 1709 марсианские сутки миссии Perseverance искусственный интеллект самостоятельно проложил безопасные маршруты протяженностью 210 и 246 метров, избавив людей от необходимости вручную выверять каждую путевую точку на пути ровера.
Марсоход Perseverance NASA. Википедия
Трудность навигации на Марсе заключается в отсутствии глобальной системы позиционирования, подобной земной GPS. На Земле смартфон получает сигналы от сети спутников и определяет координаты с точностью до метров. На Марсе ровер вынужден полагаться на одометрию (подсчет оборотов колес) и визуальное сопоставление снимков с орбитальными картами. Малейшая ошибка в расчетах операторов может привести к тому, что робот стоимостью в миллиарды долларов застрянет в песке. Использование ИИ позволяет анализировать снимки камер с недоступной человеку скоростью, мгновенно выстраивая трехмерную модель пространства и выбирая оптимальный путь там, где глаз оператора может упустить коварный уклон или скрытую опасность.
Марсоход Perseverance NASA использовал свои навигационные камеры, чтобы запечатлеть свое движение по краю кратера Джезеро. Изображения с навигационных камер были объединены с данными марсохода и помещены в виртуальную 3D-среду, в результате чего была создана эта реконструкция с виртуальными кадрами, вставленными примерно каждые 10 см продвижения марсохода.
Для реализации этого прорыва инженеры JPL объединились с компанией Anthropic, применив модели Claude для анализа визуальных данных. Нейросеть обработала снимки высокого разрешения, полученные с орбитального аппарата Mars Reconnaissance Orbiter, и карты высот, чтобы выявить опасные участки — выходы скальных пород, скопления камней и песчаные дюны, в которых марсоход мог застрять.
Кадр анимации, созданной на основе данных, полученных во время движения Perseverance 10 декабря 2025 года по краю кратера Джезеро. Бледно-голубые линии обозначают след, который оставляют колеса марсохода. Черные линии, извивающиеся перед марсоходом, показывают варианты маршрута, которые он рассматривает. Белая местность — это карта высот, основанная на данных марсохода. Синий круг, появляющийся в конце анимации, — это путевая точка.
Прежде чем отправить команды на Марс, инженеры проверили предложенный ИИ путь на «цифровом двойнике» ровера, протестировав более полумиллиона телеметрических параметров. Это позволило убедиться, что ИИ-инструкции полностью совместимы с программным обеспечением аппарата и не подвергают его риску.
Новая эра внеземной автономии
Внедрение подобных технологий критически важно из-за колоссального расстояния между Землей и Марсом, которое составляет в среднем 225 миллионов километров. Из-за задержки сигнала управление в режиме реального времени невозможно, и автономность становится ключом к повышению эффективности науки.
Это аннотированное орбитальное изображение показывает запланированный с помощью ИИ (обозначенный пурпурным цветом) и фактический (оранжевый) маршруты, по которым марсоход Perseverance двигался 10 декабря 2025 года в кратере Джезеро. Это был второй из двух демонстрационных проектов, показавших, что генеративный ИИ может быть использован для планирования маршрутов марсоходов.
Ванди Верма, специалист по космической робототехнике из JPL, отмечает значительный потенциал ИИ в управлении роверами: «Фундаментальные элементы генеративного ИИ демонстрируют большие перспективы в оптимизации основ автономной навигации для внеземного вождения: восприятия, локализации, планирования и контроля. Мы приближаемся к тому дню, когда умные инструменты помогут нашим роверам совершать многокилометровые переезды, сводя к минимуму нагрузку на оператора».
В будущем такие системы смогут не только водить аппарат, но и самостоятельно находить интересные для ученых объекты в огромном потоке изображений, превращая марсоход в по-настоящему независимого исследователя.