Naime, zbog velike udaljenosti između Zemlje i Marsa, nije moguće pratiti kretanje Perseverancea u stvarnom vremenu.
Umjetna inteligencija ne nalazi svoju primjenu samo na Zemlji, već i u svemiru, milionima kilometara daleko od naših računara.
Naime, NASA je objavila da su njeni naučnici iskoristili moć umjetne inteligencije kako bi "isplanirali" sigurnu rutu za rover Perseverance, koji istražuje Mars.
Podsjećamo, rover Perseverance istražuje površinu Marsa u potrazi za tragovima vode, odnosno potencijalnim tragovima života. Do sada je prikupio desetine uzoraka tla i stijena, koji tek trebaju biti poslani na Zemlju na detaljniju analizu.
Kako su saopćili iz NASA-e, generativna umjetna inteligencija iskorištena je kako bi Perseverance samostalno, bez potrebe za ljudskim planiranjem rute, prešao određeni dio površine Marsa. AI-planirana vožnja obavljena je početkom decembra 2025. godine, a iz NASA-e su tek sada podijelili rezultate.
"Ova demonstracija pokazuje koliko su naše mogućnosti napredovale i proširuje načine na koje ćemo istraživati druge svjetove", rekao je administrator NASA-e Jared Isaacman.
"Autonomne tehnologije poput ove mogu pomoći misijama da djeluju efikasnije, reaguju na zahtjevan teren i povećaju naučni doprinos kako se udaljenost od Zemlje povećava. To je snažan primjer kako timovi pažljivo i odgovorno primjenjuju novu tehnologiju u stvarnim operacijama" dodao je.
Kako su pojasnili, tokom demonstracije korištena je vrsta generativne umjetne inteligencije (model vizuelnog jezika) kako bi analizirala postojeće podatke o misijama na površini. Umjetna inteligencija koristila je iste podatke i slike koje koriste i ljudi prilikom planiranja roverove rute.
Naime, zbog velike udaljenosti između Zemlje i Marsa, nije moguće pratiti kretanje Perseverancea u stvarnom vremenu, pa se sve njegove rute moraju unaprijed pažljivo isplanirati i poslati mu upute koje on zatim izvršava.
U ovom slučaju, NASA je iskoristila Claude AI modele kompanije Anthropic kako bi generativna umjetna inteligencija analizirala orbitalne snimke visoke rezolucije i podatke o nagibu terena iz digitalnih modela. Nakon što je identifikovala ključne karakteristike terena, AI je generisala kontinuiranu putanju.
"Osnovni elementi generativne umjetne inteligencije pokazuju veliki potencijal za pojednostavljenje osnova autonomne navigacije za vožnju van Zemlje: percepciju (uočavanje stijena i neravnina), lokalizaciju (znanje gdje se nalazimo) te planiranje i kontrolu (odlučivanje i sprovođenje najsigurnijeg puta)", rekla je Vandi Verma, inžinjerka u JPL-u i članica inžinjerskog tima Perseverancea.
"Krećemo se ka danu kada će generativna umjetna inteligencija i drugi pametni alati pomagati našim roverima na površini planeta da prelaze kilometarske udaljenosti uz minimalno opterećenje operatera i da označavaju zanimljive karakteristike površine za naš naučni tim, pretražujući ogromne količine slika koje rover prikupi", dodala je.
