2025 m. gruodį NASA žengė dar vieną nedidelį, bet svarbų žingsnį link visiškai autonominių planetos paviršiaus roverių.
Per demonstracinį bandymą „Perseverance“ komanda panaudojo dirbtinį intelektą roverio maršruto taškams (angl. waypoint) sugeneruoti. Pagal šiuos DI sudarytus taškus „Perseverance“ dvi dienas iš eilės savarankiškai nuvažiavo iš viso 456 metrus, be tiesioginio žmonių valdymo.
„Šis demonstracinis bandymas parodo, kiek pažengė mūsų galimybės, ir išplečia būdus, kaip tyrinėsime kitus pasaulius“, – sakė NASA administratorius Jaredas Isaacmanas.
„Tokios autonominės technologijos gali padėti misijoms veikti efektyviau, lanksčiau reaguoti į sudėtingą reljefą ir padidinti mokslinių duomenų grąžą, kai atstumas nuo Žemės vis didėja. Tai puikus pavyzdys, kaip komandos atsakingai ir apgalvotai taiko naujas technologijas realiuose skrydžiuose.“
Marsas yra labai toli – signalui iš Žemės iki Marso ir atgal prireikia apie 25 minučių. Tai reiškia, kad vienokiu ar kitokiu būdu roveriai bent trumpais periodais vis tiek priversti veikti savarankiškai.
Šis delsos faktorius lemia ir maršrutų planavimą. Roverių „vairuotojai“ Žemėje analizuoja iš Marso gautas nuotraukas bei reljefo duomenis ir sudaro judėjimo planą iš atskirų taškų, kurie paprastai būna ne toliau kaip 100 metrų vienas nuo kito.
Parengtas važiavimo planas perduodamas NASA Giliosios kosmoso tinklui (DSN), iš ten jis siunčiamas vienam iš Marso palydovų, kurie savo ruožtu perduoda duomenis „Perseverance“ roveriui.
Šio bandymo metu DI analizavo orbitines Marso nuotraukas, gautas iš Mars Reconnaissance Orbiter palydovo HiRISE kameros, taip pat skaitmeninius reljefo modelius. Dirbtinio intelekto sistema, sukurta remiantis „Anthropic Claude“ DI pagrindu, atpažino pavojingas vietas – smėlio „spąstus“, riedulių laukus, atviros uolienos plotus ir uolų iškyšas. Tuomet ji sudarė saugesnį maršrutą iš atskirų taškų, aplenkiančių šiuos pavojus.
Vėliau vairavimą perėmė paties roverio autonominio navigavimo sistema. „Perseverance“ turi gerokai daugiau savarankiškumo nei jo pirmtakai – jis geba apdoroti vaizdus ir vykdyti važiavimo planą tuo pačiu metu, kai juda.
Prieš perduodant DI sugeneruotus maršruto taškus pačiam roveriui, buvo atliktas dar vienas svarbus žingsnis. NASA Reaktyvinio judėjimo laboratorijoje (JPL) yra „Perseverance“ dvynys – „Vehicle System Test Bed“ (VSTB) bandymų roveris Marso kiemo poligone.
Tai – inžinerinis modelis, leidžiantis komandai Žemėje iš anksto išbandyti sprendimus ir parengti procedūras realioms situacijoms. Tokie inžineriniai modeliai dažni Marso misijose – JPL turi analogišką roverį ir „Curiosity“ misijai.
„Pagrindiniai generatyvinio DI principai rodo didelį potencialą supaprastinti tris svarbiausius autonominio navigavimo kosmose ramščius: suvokimą (akmenų, keterų ir kitų kliūčių atpažinimą), lokalizaciją (tikslios padėties nustatymą) ir planavimą bei valdymą (saugiausio kelio parinkimą ir vykdymą)“, – aiškino JPL kosminės robotikos specialistė ir „Perseverance“ inžinierė Vandi Verma.
„Judame link dienos, kai generatyvinis DI ir kiti išmanūs įrankiai padės mūsų paviršiaus roveriams savarankiškai įveikti kilometrų ilgio atstumus, mažindami operatorių darbo krūvį ir automatiškai išrūšiuodami milžiniškus roverių nuotraukų kiekius, kad pažymėtų įdomiausius paviršiaus objektus mūsų mokslininkams.“
Dirbtinis intelektas sparčiai tampa kasdienybės dalimi ir dažnai atsiranda srityse, kur jo nauda ne visuomet akivaizdi. Tačiau šiuo atveju tai nėra NASA bandymas „pavyti madą“ – autonominės navigacijos sistemos buvo kuriamos jau seniai, iš būtinybės. Iš tikrųjų pagrindinis „Perseverance“ judėjimo būdas ir yra jo savarankiška vairavimo sistema.
Vienas iš veiksnių, vis dar ribojančių visiškai autonominį važiavimą, yra netikrumo dėl tikslios roverio padėties augimas laikui bėgant. Kuo ilgiau roveris juda be žmogaus pagalbos, tuo labiau didėja neapibrėžtumas dėl jo vietos Marso paviršiuje.
Sprendimas – periodiškai tiksliai „pernustatyti“ roverio buvimo vietą žemėlapyje. Šiuo metu tai daro žmonės. Tačiau toks procesas užtrunka – reikia pilno ryšio ciklo tarp Žemės ir Marso. Dėl to ribojama, kokį atstumą „Perseverance“ gali įveikti visiškai savarankiškai.
NASA/JPL taip pat kuria būdą, kaip „Perseverance“ galėtų pasinaudoti DI savo padėčiai iš naujo nustatyti. Pagrindinis iššūkis – suderinti orbitines nuotraukas su roverio paviršiaus lygio vaizdais. Labai tikėtina, kad DI bus išmokytas šią užduotį atlikti itin tiksliai.
Akivaizdu, kad dirbtinis intelektas artimiausiais metais atliks vis svarbesnį vaidmenį planetų tyrimuose. Kitas Marso roveris gali būti gerokai kitoks nei dabartiniai – su pažangesnėmis autonominio navigavimo galimybėmis ir kitomis DI funkcijomis. Jau kuriamos koncepcijos, kaip iš roverio paleisti autonomiškų skraidančių dronų spiečius, kurie gerokai išplėstų tyrimų zoną Marse. Tokius spiečius valdytų DI, koordinuodamas jų bendrą veiklą.
DI teikiama nauda nesibaigia vien Marso tyrimais. NASA „Dragonfly“ misija į Saturno palydovą Titaną taip pat plačiai remsis dirbtiniu intelektu – ne tik autonominiam skrydžiui ir navigacijai, bet ir savarankiškam surinktų duomenų atrinkimui bei prioritetų nustatymui.
„Įsivaizduokite išmaniąsias sistemas ne tik Žemėje esančiuose valdymo centruose, bet ir pačiame „pakraštyje“ – roveriuose, sraigtasparniuose, dronuose bei kituose paviršiaus elementuose. Sistemos, apmokytos pagal sukauptas mūsų inžinierių, mokslininkų ir astronautų žinias“, – sakė JPL Tyrimų sistemų biuro vadovas Mattas Wallace’as.
„Tai yra iš tiesų žaidimo taisykles keičianti technologija, kurios mums reikia, kad sukurtume infrastruktūrą ir sistemas nuolatinei žmonių buveinei Mėnulyje ir vėliau nuvestume JAV į Marsą ir dar toliau.“
