NASA marsaeigis „Perseverance“ ką tik įėjo į istoriją, važiuodamas per Marsą dirbtinio intelekto, o ne žmonių, suplanuotais maršrutais.
Regėjimo gebėjimu aprūpintas dirbtinis intelektas analizavo tuos pačius vaizdus ir reljefo duomenis, kuriuos paprastai naudoja marsaeigių planuotojai, nustatė pavojus, tokius kaip uolos ir smėlio kopos, ir nubrėžė saugų kelią per Marso paviršių. Po išsamių bandymų virtualioje marsaeigio kopijoje „Perseverance“ sėkmingai sekė dirbtinio intelekto sugeneruotais maršrutais, savarankiškai nukeliaudamas šimtus pėdų.
NASA marsaeigis „Perseverance“ užbaigė pirmuosius pasivažinėjimus Marse, kuriuos visiškai suplanavo dirbtinis intelektas. Ši sėkmė rodo ateitį, kai robotai tyrinės tolimus pasaulius su daug mažesne Žemės pagalba. Nuotrauka: „Shutterstock“
NASA šešiaračio Marso tyrinėtojo komanda išbandė regėjimu pagrįstą dirbtinio intelekto sistemą, kad galėtų sudaryti saugų maršrutą per Marso paviršių, nesiremdama žmonių maršrutų planuotojais.
NASA marsaeigis „Perseverance“ jau atliko pirmuosius važiavimus kitoje planetoje, kuriuos suplanavo dirbtinis intelektas. Svarbi demonstracija vyko gruodžio 8 ir 10 dienomis, o jai vadovavo NASA Reaktyvinio judėjimo laboratorija Pietų Kalifornijoje. Bandymo metu generatyvinis dirbtinis intelektas buvo naudojamas marsaeigio kelio taškams parinkti – tai sudėtinga planavimo užduotis, kurią paprastai Žemėje atlieka žmonės ekspertai.
„Ši demonstracija rodo, kiek toli pažengė mūsų galimybės, ir praplečia tai, kaip tyrinėsime kitus pasaulius“, – sakė NASA administratorius Jaredas Isaacmanas. „Tokios autonominės technologijos gali padėti misijoms veikti efektyviau, reaguoti į sudėtingą reljefą ir padidinti mokslo grąžą didėjant atstumui nuo Žemės. Tai puikus pavyzdys, kaip komandos kruopščiai ir atsakingai taiko naujas technologijas realiose operacijose.“
Kaip regėjimo dirbtinis intelektas padėjo naviguoti Marso paviršiuje
Demonstracijai inžinieriai panaudojo generatyvinio dirbtinio intelekto formą, vadinamą regėjimo kalbos modeliais, kad ištirtų esamus duomenis iš JPL paviršiaus misijų duomenų rinkinio. Sistema analizavo tuos pačius vaizdus ir informaciją, kuriuos paprastai naudoja žmonių planuotojai, o tada nustatė kelio taškų vietas, kad „Perseverance“ galėtų saugiai keliauti sudėtingu Marso reljefu.
Darbas buvo koordinuojamas iš Reaktyvinio judėjimo laboratorijos (Jet Propulsion Laboratory, JPL) marsaeigių operacijų centro (Rover Operations Center, ROC) ir atliktas bendradarbiaujant su „Anthropic“, naudojant bendrovės „Claude“ dirbtinio intelekto modelius.
Kodėl sunku planuoti Marso marsaeigių maršrutus
Marsas yra vidutiniškai maždaug 225 milijonų kilometrų atstumu nuo Žemės. Dėl šio atstumo atsiranda dideli ryšio vėlavimai, todėl marsaeigio valdymas realiuoju laiku tampa neįmanomas. Beveik tris dešimtmečius marsaeigių navigacija priklausė nuo žmonių-vairuotojų, kurie atidžiai studijuoja reljefo duomenis ir iš anksto planuoja maršrutus.
Šie planuotojai projektuoja maršrutus, sudarytus iš kelio taškų, paprastai išdėstytų ne daugiau kaip 100 metrų atstumu vienas nuo kito, kad sumažintų pavojų riziką. Užbaigti planai siunčiami per NASA Deep Space tinklą, o marsaeigis pats vykdo instrukcijas.
Dirbtinis intelektas perima maršruto planavimą „Perseverance“ misijoje
„Perseverance“ važiavimų 1707 ir 1709 Marso dienomis, vadinamų solais, metu misijos komanda šią atsakomybę perdavė generatyviniam dirbtiniam intelektui. Sistema ištyrė didelės skiriamosios gebos orbitinius vaizdus, užfiksuotus NASA Marso žvalgybos orbitinio zondo „HiRISE“ (didelės skiriamosios gebos vaizdo mokslo eksperimento) kamera, kartu su reljefo nuolydžio duomenimis iš skaitmeninių aukščio modelių.
Naudodamas šią informaciją, dirbtinis intelektas nustatė svarbius paviršiaus ypatumus, tokius kaip pamatinė uoliena, atodangos, riedulių laukai ir smėlio kopos. Tada jis sukūrė nenutrūkstamą važiavimo kelią, apimantį visus būtinus kelio taškus.
Prieš siųsdami komandas į Marsą, inžinieriai paleido dirbtinio intelekto sugeneruotas instrukcijas per JPL skaitmeninį dvynį (virtualią marsaeigio kopiją). Šiame žingsnyje buvo patikrinta daugiau nei 500 000 telemetrijos kintamųjų, siekiant užtikrinti, kad planas saugiai veiktų su „Perseverance“ skrydžių programine įranga.
Gruodžio 8 d. „Perseverance“ nukeliavo 689 pėdas (210 metrų) naudodamas dirbtinio intelekto sugeneruotą planą. Po dviejų dienų jis nukeliavo dar 807 pėdas (246 metrus).
Ką tai reiškia būsimiems kosmoso tyrimams
„Pagrindiniai generatyvinio dirbtinio intelekto elementai rodo daug vilčių supaprastinant autonominės navigacijos ramsčius vairuojant už planetos ribų: suvokimą (uolų ir kopų matymą), lokalizaciją (žinojimą, kur esame) ir planavimą bei kontrolę (saugiausio kelio nustatymą ir vykdymą)“, – sakė Vandi Verma, JPL kosminių robotų specialistė ir „Perseverance“ inžinerijos komandos narė. „Artėjame prie dienos, kai generatyvinis dirbtinis intelektas ir kiti išmanūs įrankiai padės mūsų paviršiniams marsaeigiams atlikti kilometrų masto važiavimus, tuo pačiu sumažinant operatoriaus darbo krūvį, ir pažymės įdomius paviršiaus bruožus mūsų mokslo komandai, peržiūrėdami didžiulius marsaeigių vaizdų kiekius.“
„Įsivaizduokite intelektualias sistemas ne tik Žemėje, bet ir mūsų marsaeigius, sraigtasparnius, dronus ir kitus paviršiaus tyrimo prietaisus, apmokytus pasitelkiant bendrą NASA inžinierių, mokslininkų ir astronautų patirtį, susietą su DI galimybėmis“, – teigė Mattas Wallace’as, JPL Žvalgymo sistemų biuro vadovas. „Tai yra revoliucinė technologija, kurios mums reikia norint sukurti infrastruktūrą ir sistemas, reikalingas nuolatiniam žmonių buvimui Mėnulyje, Marse ir dar toliau.“