Souhrn
Model umělé inteligence Claude od společnosti Anthropic navrhl trasu pro marťanský rover Perseverance NASA. Inženýři z Jet Propulsion Laboratory (JPL) toto řešení schválili a rover podle něj ujel asi 400 metrů na povrchu Marsu. Tento případ ukazuje praktické využití vizuálních schopností Claude v plánování cest pro autonomní roboty ve vesmíru.
Klíčové body
- Claude analyzoval vysocerozlišovací orbitální snímky z kamery HiRISE na sondě Mars Reconnaissance Orbiter a data o svazích z digitálních elevačních modelů.
- Plánování trasy trvá tradičně hodiny manuální práce; AI toto zpracování zefektivnila.
- Rover Perseverance má systém AutoNav pro autonomní vyhýbání se překážkám v reálném čase, ale předem stanovené trasy musí být pečlivě naplánovány kvůli vzdálenosti od Země.
- Tato trasa byla použita minulý měsíc a rover se neusetřásal v písku, na rozdíl od roveru Spirit v roce 2009.
- Anthropic je firma specializující se na vývoj bezpečných velkých jazykových modelů (LLM) s podporou vidění (vision capabilities).
Podrobnosti
Plánování tras pro marťanské rovery je náročné kvůli členitému povrchu, kde písečné duny nebo strmé svahy mohou uvěznit vozidlo, jak se stalo roveru Spirit v roce 2009. Tým Perseverance tradičně studuje orbitální a povrchové snímky Marsu, aby určil řadu waypointů – předem stanovených bodů – pro navigaci. Tyto instrukce se pak přenášejí přes průměrných 225 milionů kilometrů na Mars, protože řízení v reálném čase joystickem je kvůli zpoždění signálu nemožné.
Rover Perseverance je vybaven systémem AutoNav, který umožňuje autonomní přeplánování trasy při setkání s kameny nebo jinými překážkami na cestě k cíli. AutoNav však spoléhá na dobře připravený počáteční plán, aby minimalizoval potřebu okamžitých úprav. Anthropic popisuje tradiční předplánování jako časově náročné a pracné, proto JPL testoval Claude, který využívá své vizuální schopnosti k interpretaci HiRISE snímků – vysocerozlišovacích obrázků z experimentu High Resolution Imaging Science Experiment na sondě Mars Reconnaissance Orbiter – a dat o sklonu terénu z digitálních elevačních modelů.
Výsledek: Claude navrhl trasu, kterou inženýři schválili. Perseverance podle ní ujel 400 metrů bez problémů. Tento přístup není plně autonomní – lidé stále kontrolují výstup AI –, ale urychluje proces, který dříve trval hodiny. Claude, jako multimodalní LLM, zpracovává obrázky a text, což umožňuje generovat popisy terénu a navrhovat bezpečné cesty. Anthropic v popisu zdůrazňuje, že toto je milník v aplikaci generativní AI na reálné vesmírné mise.
Proč je to důležité
Toto partnerství mezi NASA/JPL a Anthropic demonstruje, jak se velké jazykové modely s vizuální podporou stávají nástrojem pro kritické úlohy v robotice a kosmonautice. Zrychlení předplánování tras umožní týmům věnovat více času analýze dat z Perseverance, který hledá stopy života na Marsu. Pro průmysl to znamená škálovatelnost: podobné AI řešení lze aplikovat na budoucí mise, jako Artemis nebo rovery na jiných tělesech Sluneční soustavy. Kriticky: zatím jde o asistovaný proces, kde AI navrhne, ale člověk rozhodne, což minimalizuje rizika chyb v bezpečném prostředí. Dlouhodobě to posiluje autonomii robotů a snižuje náklady na lidskou práci, což je klíčové pro ambiciózní projekty jako lidské lety na Mars.
Zdroj: 📰 Theregister.com