Марсоход на поверхности Марса, исследующий ландшафт планеты.

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

cc232da5c6b9ecf9bbe5ac4144b8aeef c1febc3a1a1524cb4cf5b236d18ed211 cba0bf907a266b24cbf81b873bd08dac

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

✅ Найденные теги: NASA, Perseverance, В, Контроль, Марс, Марсоход, новости

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Огромный омар на морском дне, окружённый крабами и рыбой.
Графики сравнения производительности: агенты, кодирование, изображение, видео.
Диаграммы сравнений производительности ИИ для задач агентов, кодирования, изображений и видео.
Графики сравнения производительности ИИ-агентов в задачах по категориям: агенты, код, изображение, видео.
ideipro logotyp
Скриншот сайта Anna's Archive с базой данных книг и научных статей.
ideipro logotyp
ideipro logotyp
ideipro logotyp
Image Not Found
ideipro logotyp

Claude in PowerPoint — редактирование презентаций в реальном времени Anthropic…

Claude in PowerPoint — редактирование презентаций в реальном времени Anthropic запустили бета-версию Claude in PowerPoint — ассистент…

Фев 21, 2026
Экран выбора области для общего доступа в приложении, выделена вся область экрана.

💻 Разбираемся с любым непонятным интерфейсом. Screen Vision — это…

💻 Разбираемся с любым непонятным интерфейсом. Screen Vision — это ИИ-ассистент, который смотрит, что происходит на вашем экране и…

Фев 21, 2026
Ноутбук с интернет-технологиями, соцсети, микрофон, поиск, иконки на синем фоне.

Как собрать свой ИИ‑набор инструментов в 2026: текст, картинки, видео, голос

В 2026 году вокруг ИИ уже не «новая игрушка», а вполне рабочий инструмент, который реально экономит время и нервы. Проблема в том, что…

Фев 21, 2026
Сайт AI Top Tools — крупнейший каталог AI инструментов и новостей.

Это самая большая и подробная библиотека нейросетей — больше 10…

Это самая большая и подробная библиотека нейросетей — больше 10 000 сервисов в одном месте. Новые тулзы добавляют очень быстро, а самое…

Фев 20, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых