В декабре 2025 года марсоход NASA Perseverance впервые в истории проехал по поверхности Марса без какого-либо контроля с Земли на протяжении двух дней

В декабре 2025 года марсоход NASA Perseverance впервые в истории проехал по поверхности Марса без какого-либо контроля с Земли на протяжении двух дней. За это время ровер преодолел 456 метров, полагаясь исключительно на искусственный интеллект — как при построении маршрута, так и при движении.

Главная проблема дальней космической связи — задержка сигнала. Сигнал идёт от Земли до Марса в среднем 12–15 минут в одну сторону, полный цикл «запрос–ответ» занимает около 25 минут. Из-за этого управлять ровером в реальном времени невозможно, и раньше инженеры передавали ему короткие маршруты с жёстко прописанными точками следования, обычно не дальше 100 метров друг от друга.

В этот раз процесс выглядел иначе. ИИ, созданный на базе Anthropic Claude, самостоятельно проанализировал снимки с орбитального аппарата Mars Reconnaissance Orbiter (камера HiRISE) и цифровые модели рельефа. Система распознала потенциально опасные участки: песчаные ловушки, поля валунов, скальные выходы и неровный рельеф. На основе этих данных ИИ проложил оптимальный маршрут в виде цепочки путевых точек и передал его роверу. Далее в дело вступила бортовая система автономной навигации Perseverance — более совершенная, чем у предыдущих марсоходов. Она способна обрабатывать изображения и корректировать движение прямо на ходу.

Перед отправкой команд на Марс сценарий был отработан на Земле. В Лаборатории реактивного движения NASA (JPL) существует точная копия Perseverance — инженерная модель Vehicle System Test Bed. Она находится в специальном «марсианском дворике» JPL, где имитируются условия Красной планеты. Тестирование на земном двойнике — стандартная практика перед внедрением новых технологий: так уже проверяли системы для Curiosity и других миссий.

По словам специалиста JPL Ванди Вермы, генеративный ИИ показал высокую эффективность в трёх ключевых задачах внеземного вождения: восприятие (обнаружение камней и песчаных ripple), локализация (понимание положения в пространстве) и планирование траектории. В перспективе такие системы позволят марсоходам преодолевать километры без участия операторов и автоматически отмечать интересные для науки объекты, анализируя массивы снимков.

Почему до сих пор не используется полностью автономное вождение? Главное ограничение — накопление погрешности. Чем дольше ровер движется без сверки с картой, тем выше неопределённость его реального местоположения. Сейчас «привязку» к местности выполняют люди — это требует времени и полного цикла связи с Землёй. NASA работает над тем, чтобы научить ИИ самостоятельно сопоставлять орбитальные снимки и панорамы, снятые с уровня поверхности. Именно эта задача сегодня — ключевой вызов.

Важно подчеркнуть: использование ИИ в данном случае — не дань моде, а вынужденная и тщательно выверенная необходимость. NASA разрабатывает автономные системы навигации десятилетиями, и Perseverance уже ездит преимущественно в режиме самоуправления. Новый эксперимент стал следующим закономерным шагом.

Технология будет применяться далеко за пределами Марса. Миссия Dragonfly к Титану, спутнику Сатурна, полностью опирается на автономность: беспилотный винтокрылый аппарат будет летать в условиях колоссальной задержки сигнала (на таком расстоянии она измеряется часами). ИИ возьмёт на себя не только навигацию, но и первичный отбор научных данных.

Ещё более амбициозные концепции предполагают запуск с марсохода целых роёв мини-дронов. Такие группы летающих аппаратов смогут исследовать планету коллективно, взаимодействовать друг с другом и принимать решения без участия человека — под управлением единой ИИ-системы.

Вывод. Эксперимент декабря 2025 года стал важной вехой на пути к полностью автономному исследованию других миров. Искусственный интеллект впервые взял на себя полный цикл планирования и выполнения миссии на Марсе без вмешательства людей. Это не только повышает эффективность и безопасность текущих миссий, но и закладывает основу для будущего: создания инфраструктуры на Луне и пилотируемых полётов на Марс. Как отметил руководитель отдела исследовательских систем JPL Мэтт Уоллес, технология, при которой ИИ впитывает коллективный опыт инженеров, учёных и астронавтов, станет тем самым прорывом, который превратит дальний космос из зоны экспедиций в пространство для постоянного присутствия человека.

Источник: vk.com

Источник: ai-news.ru