Марсохід Perseverance перейшов на автопілот. Штучний інтелект вперше проклав маршрут на іншій планеті

Марсохід NASA Perseverance успішно завершив перші поїздки, маршрут для яких розробили не інженери на Землі, а штучний інтелект. Це історичний момент: вперше за всю історію міжпланетних місій робот орієнтувався на Марсі, спираючись на рішення, згенеровані машиною.

Читайте также: Україна може допомогти Європі зменшити технологічну залежність від США та Китаю — дослідження

Зазвичай прокладання шляху через скелі та піски Червоної планети — це ювелірна робота команди водіїв-експертів із Лабораторії реактивного руху(JPL) у Каліфорнії. Проте 8 та 10 грудня 2026 року ситуація змінилася. Спеціалісти використали генеративний ШІ(зокрема моделі Claude від компанії Anthropic), щоб створити контрольні точки для пересування ровера, пише Interesting Еngineering

Система аналізувала те саме, що й люди: знімки камери, карти рельєфу та дані про небезпечні ділянки. ШІ самостійно оцінював ризики — від гострих каменів до піщаних пасток — і вибирав оптимальний шлях. Результат перевершив очікування: за два дні Perseverance подолав загалом понад 450 метрів, не відхилившись від курсу ні на крок.

Попри довіру до алгоритмів, інженери не відправляли команди на Марс«наосліп». Кожну інструкцію спочатку проганяли через цифрового двійника Perseverance на Землі. Віртуальна копія перевіряла понад пів мільйона параметрів телеметрії, аби переконатися, що софт ровера не «збоїть» від нових вказівок. Тільки після цього сигнал долав 225 мільйонів кілометрів до Марса.

Читайте также: Anthropic додала агентні плагіни в інструмент автоматизації Cowork

Марс знаходиться занадто далеко для керування в реальному часі — затримка сигналу робить джойстики марними. Автономність, яку дає ШІ, дозволить марсоходам долати кілометри за один прийом, мінімізуючи навантаження на операторів.

Адміністратор NASA Джаред Айзекман наголосив, що такі технології критично важливі для майбутніх місій, де відстані лише зростатимуть. ШІ допоможе швидше знаходити цікаві наукові об’єкти та ефективніше реагувати на складний ландшафт.