Claude проложила для марсохода первый маршрут на Марсе, спланированный ИИ

Почему марсоходу нужен заранее проложенный маршрут

Исследовать другие планеты приходится с задержкой: сигнал от Земли до марсохода на Марсе идёт около 20 минут. Когда новая команда достигает аппарата, тот уже успевает выполнить предыдущую.

Поэтому операторы не могут в реальном времени управлять каждым поворотом. Они заранее прокладывают маршрут, отправляют команды и лишь потом видят результат. До этого за планирование отвечали специалисты. На этот раз им помогла Claude — та же модель ИИ, которой пользуются для написания писем, создания приложений и анализа финансов компаний.

400 метров — примерно один круг по беговой дорожке. Но теперь ИИ помогает человечеству исследовать другие миры.

Perseverance — марсоход размером с автомобиль, оснащённый камерами и научными приборами. Он работает на Марсе с момента посадки в феврале 2021 года. Задачи аппарата — изучать геологию планеты и её климат в прошлом, собирать образцы марсианских пород и реголита — раздробленных камней и пыли — и готовить почву для будущего исследования Красной планеты людьми.

Есть у миссии и астробиологическая цель. Место посадки, кратер Езеро шириной 45 километров, выбрали из-за свидетельств, что миллиарды лет назад там была вода, в которой могла существовать микробная жизнь. Perseverance уже обнаружил интригующие признаки возможной древней биологии на Марсе.

Как Claude проложила путь

Ездить по марсианской поверхности непросто: марсоход может соскользнуть, опрокинуться, провернуть колёса или увязнуть. С момента посадки операторы вручную задавали ему промежуточные точки — так называемый «хлебный след». Для этого они использовали снимки из космоса и изображения с камер самого аппарата.

Готовый план передают по сети дальней космической связи через 362 миллиона километров между Землёй и Марсом. Получив команды, марсоход отправляется в путь.

Источник: anthropic.com

Это работа с высокими ставками. В 2009 году марсоход Spirit, один из предшественников Perseverance, заехал в песчаную ловушку и больше не смог сдвинуться с места.

Тщательная подготовка маршрутов отнимает много времени. У Perseverance есть система AutoNav: она помогает объезжать препятствия между заданными точками, но видит окружение только с позиции самого марсохода и не может планировать путь далеко вперёд.

Инженеры JPL проверили, поможет ли Claude сократить эту работу, сохранив точность человеческого планирования. Для этого они настроили процесс в Claude Code, передав модели постановку промежуточных точек.

Одного промта было недостаточно: прежде чем прокладывать маршрут, Claude требовалось получить дополнительный контекст. Инженеры JPL собрали данные и опыт, накопленные за годы управления марсоходом, и предоставили их через Claude Code. Используя эти материалы и свои навыки программирования, модель написала команды на языке Rover Markup Language — созданном для миссии Mars Exploration Rover языке программирования на основе XML.

Claude проанализировала снимки местности сверху и по точкам проложила «хлебный след» Perseverance для солов 1707 и 1709. Сол — марсианские сутки; эти дни примерно соответствовали 8 и 10 декабря на Земле. Модель соединяла отрезки по 10 метров, а затем уточняла промежуточные точки: проверяла собственный план и предлагала исправления.

Как и любой результат ИИ, план Claude нужно было проверить. Его прогнали через симуляцию, которую Perseverance использует каждый день для проверки команд. В ней смоделировали более 500 000 переменных, чтобы оценить предполагаемые позиции марсохода и предсказать опасности на маршруте.

Когда инженеры JPL проверили план, выяснилось, что требуются лишь небольшие изменения. Например, снимки с камер на уровне поверхности, которых Claude не видела, лучше показывали песчаную рябь по краям узкого коридора. Операторы решили разделить этот участок точнее, чем предложила модель. В остальном маршрут выдержал проверку: команды отправили на Марс, и марсоход успешно проехал запланированный путь.

Для проверки предполагаемых позиций марсохода и прогнозирования опасностей на маршруте смоделировали более 500 000 переменных.

Источник: anthropic.com

Инженеры считают, что такой подход позволит вдвое сократить время планирования маршрутов и сделать поездки последовательнее. Меньше времени уйдёт на утомительную ручную работу и обучение операторов — значит, они смогут чаще отправлять марсоход в путь, собирать больше научных данных и проводить больше анализов. В итоге человечество узнает о Марсе больше.

Что может пригодиться в будущих миссиях

Участие Claude в миссии Perseverance во многом стало проверкой перед следующими задачами. Способности, которые модель показала при планировании поездки марсохода, пригодятся в более длительных и амбициозных космических миссиях: быстро разбираться в незнакомой обстановке, писать код для управления сложными приборами и принимать решения без постоянных подсказок операторов.

В рамках будущей программы Artemis NASA планирует вернуть людей на Луну, а затем создать базу под руководством США у южного полюса спутника. Для этого придётся решить множество инженерных задач и эффективно использовать ресурсы.

Claude способна применять свои возможности и к множеству задач на Земле. Столь же универсальный и надёжный помощник на основе ИИ мог бы поддерживать миссии NASA на Луне и Марсе — от картирования лунной геологии до наблюдения за системами жизнеобеспечения астронавтов.

Будущая программа Artemis NASA призвана вернуть людей на Луну и со временем создать базу под руководством США у южного полюса спутника.

Источник: anthropic.com

Ещё дальше в будущем автономные системы ИИ могут помогать зондам исследовать удалённые области Солнечной системы. Там возникнут сложные технические проблемы: солнечная энергия станет менее доступной, задержка сигнала с Земли может вырасти до нескольких часов, а давление, температура и радиация сократят срок службы робота-исследователя и сделают его работу опаснее.

Автономные системы ИИ могли бы помогать зондам исследовать всё более удалённые области Солнечной системы.

Источник: anthropic.com

Четырёхсотметровый заезд Claude на Марсе — первый признак того, что такие проблемы можно решить и создать автономные машины, способные быстро и гибко принимать решения без ожидания команд с Земли. Возможно, однажды зонды посетят спутники вроде Европы или Титана, пройдут сквозь их ледяную кору и самостоятельно проложат путь по скрытым под ней тёмным океанам.