Souhrn
Rover Perseverance od NASA dokončil první jízdy na Marsu, jejichž trasy byly naplánovány výhradně umělou inteligencí. Demonstrace proběhla 8. a 10. prosince 2025 podél okraje kráteru Jezero a využila generativní AI typu vision-language models k analýze dat z povrchových misí. Tento krok eliminoval nutnost manuálního plánování tras lidmi a umožnil roveru autonomní navigaci v náročném terénu.
Klíčové body
- První jízdy na cizím světě plně naplánované AI, bez lidského zásahu do tras.
- Použití vision-language models k generování waypoints na základě navigačních kamer (navcam) a dat z mise.
- Vedení Jet Propulsion Laboratory (JPL) ve spolupráci s Rover Operations Center (ROC).
- Rekonstrukce jízdy v 3D virtuálním prostředí s rámečky každých 10 cm postupu.
- Citát šéfa NASA Jareda Isaacmana o pokroku v autonomních technologiích.
Podrobnosti
Rover Perseverance, šestikolový mobilní vědecký laboratorní systém nasazený na Marsu v rámci mise NASA, dosáhl milníku v autonomní navigaci. Během demonstrace z 8. a 10. prosince 2025 tým z JPL, které je centrem pro řízení povrchových misí NASA v jižní Kalifornii, nahradil tradiční manuální plánování tras AI. Konkrétně se použily vision-language models, což jsou generativní modely umělé inteligence schopné zpracovávat vizuální data a textové popisy současně. Tyto modely analyzovaly existující dataset z povrchových misí JPL, včetně snímků z navigačních kamer roveru.
Proces fungoval tak, že AI zpracovala obrázky a telemetrická data, identifikovala potenciálně nebezpečné prvky jako kameny nebo propasti v terénu kráteru Jezero a vygenerovala waypoints – pevné body, kde rover přebírá novou sadu instrukcí pro další pohyb. Waypoints slouží k bezpečnému navádění roveru v reálném čase a zabraňují kolizím. Na rozdíl od předchozích systémů, kde lidští plánovači ručně kreslili trasy na základě podobných dat, zde AI provedla celý rozhodovací proces autonomně. Výsledkem byla bezpečná jízda podél okraje kráteru, kterou bylo možné rekonstruovat v 3D virtuálním prostředí s virtuálními rámečky každých 10 cm postupu roveru.
Iniciativa vycházela z Rover Operations Center (ROC) JPL a zahrnovala spolupráci s firmou Anthropic, která se specializuje na vývoj bezpečných velkých jazykových modelů (LLM). Tento přístup demonstruje, jak vision-language models, původně vyvinuté pro zemské aplikace jako popis obrázků nebo robotickou manipulaci, lze adaptovat pro extrémní prostředí Marsu. Perseverance tak získal schopnost rychlejšího reagování na neočekávané terénní změny, což je klíčové při zpoždění signálu z Země až 20 minut. Celý proces byl pečlivě testován, aby se minimalizovala rizika, což podtrhuje odpovědný přístup k nasazení AI v kritických misích.
Proč je to důležité
Tato demonstrace představuje průlom v autonomní robotice pro vesmírné průzkumy, kde vzdálenost od Země omezuje reálný časový zásah člověka. Pro průmysl znamená škálovatelnost AI řízení roverů a dronů na vzdálené cíle jako Europa nebo Titan, kde autonomní rozhodování zvyšuje efektivitu a vědecký výnos. V širším kontextu posiluje pokrok v robotice, podobně jako autonomy u Boston Dynamics, ale aplikovaný na planetární povrchy. Pro uživatele v AI a IT to ukazuje praktické nasazení vision-language models mimo cloudové služby, s důrazem na bezpečnost a robustnost v reálných podmínkách. Budoucí mise NASA, jako Artemis nebo Mars Sample Return, budou na tom stavět, což urychlí kolonizaci Sluneční soustavy. Celkově posouvá hranice toho, co AI dokáže v uzavřených, neznámých prostředích, a nastavuje standard pro bezpečné nasazení generativních modelů.
Zdroj: 📰 NASA