Новая эра марсоходов: Perseverance впервые проехал по Марсу под управлением ИИ

NASA объявило о знаковом достижении: марсоход Perseverance («Настойчивость») совершил свою первую поездку по Красной планете, маршрут которой полностью спланировал искусственный интеллект. Этот демонстрационный заезд, состоявшийся 8 и 10 декабря 2025 года, знаменует революционный шаг в автономном исследовании других миров.

Тест показал, что генеративный ИИ может безопасно прокладывать пути по сложному марсианскому рельефу без ручного вмешательства, автоматизируя трудоемкий процесс, который десятилетиями выполняли люди на Земле.

«Эта демонстрация показывает, как далеко продвинулись наши возможности, и расширяет наши представления о том, как мы будем исследовать другие миры», — заявил администратор NASA Джаред Айзекман. По его словам, подобные автономные технологии позволят будущим миссиям работать эффективнее, избегать опасностей и получать больше научных данных по мере удаления от Земли. «Это яркий пример осторожного и ответственного применения новых технологий в реальных операциях».

Почему это прорыв?
Расстояние до Марса (в среднем 225 млн км) создает задержку связи, делая управление в реальном времени невозможным. Традиционно команды миссий вручную анализировали данные о местности и состоянии ровера, размечая маршрут короткими отрезками (около 100 метров), чтобы избежать препятствий. Эти планы передавались через Сеть дальней космической связи для исполнения.

Как работал ИИ?
Тестовый заезд был организован Лабораторией реактивного движения NASA (JPL) при поддержке компании Anthropic, чьи модели искусственного интеллекта Claude анализировали те же данные, что и люди: снимки с орбитального аппарата MRO и модели рельефа. ИИ идентифицировал ключевые особенности поверхности — камни, крутые склоны, скопления валунов — и на их основе построил оптимальный маршрут, обозначив контрольные точки (вейпоинты). На видео от 10 декабря, сделанном на краю кратера Езеро, синим кругом показана одна из таких точек, бледно-голубыми линиями — следы колес марсохода, а черными — альтернативные пути, которые рассматривал алгоритм.

За два дня испытаний Perseverance преодолел почти 456 метров. Перед отправкой команд на Марс план был тщательно проверен с помощью «цифрового двойника» ровера для подтверждения его безопасности.

Что это значит для будущего?
«Фундаментальные элементы генеративного ИИ показывают большой потенциал в оптимизации автономной навигации для внеземного вождения, — говорит Ванди Верма, специалист по космической робототехнике из JPL. — Мы движемся к тому дню, когда ИИ и другие интеллектуальные инструменты помогут нашим марсоходам самостоятельно преодолевать километровые расстояния, сводя к минимуму нагрузку на операторов, а также находить интересные объекты для научной команды, анализируя огромные объемы изображений».

Перспективы и следующие шаги:

1. Рост автономности: Технология позволит роверам действовать быстрее и дальше, особенно в условиях срочности (например, для изучения быстротечных явлений) или при ограниченном времени на связь с Землей.

2. Подготовка к сложным миссиям: Автономная навигация станет ключевой для исследования таких сложных сред, как лавовые трубки, крутые склоны каньонов или поверхность спутников Юпитера и Сатурна, где задержка связи еще больше, а местность опаснее.

3. Симбиоз человека и ИИ: В будущем ИИ будет выступать в роли «умного помощника», предлагая оптимальные маршруты и научные цели, а люди — утверждать стратегические решения и интерпретировать сложные данные. Это ускорит темпы открытий.

4. Фундамент для пилотируемых миссий: Отработанная на Perseverance технология может быть адаптирована для создания автономных систем поддержки будущих астронавтов на Луне и Марсе, помогая им в навигации и разведке местности.

Успех теста открывает новую главу в планетарных исследованиях, где ИИ становится не просто инструментом, а полноценным партнером в расширении границ человеческого познания. Следующим этапом, вероятно, станут более длительные и сложные автономные переходы, а также интеграция системы для автоматического выбора и анализа геологических образцов.