Code Velocity
AI sa Praktika

Pinapagana ng Claude AI ang Unang AI-Planned Mars Rover Drive ng NASA

·8 min basahin·Anthropic, NASA·Orihinal na pinagmulan
I-share
NASA Perseverance rover sa ibabaw ng Mars na sumusunod sa 400-metrong AI-planned route sa gitna ng mga bato

Ang Unang AI-Planned Drive sa Ibang Planeta

Noong Disyembre 8 at 10, 2025, ang mga command na ipinadala sa Perseverance rover ng NASA ay isinulat ng isang AI sa unang pagkakataon. Nagplano ang Claude ng Anthropic ng drive.

Ginamit ng mga engineer sa Jet Propulsion Laboratory (JPL) ng NASA ang Claude upang ilatag ang ruta para sa Perseverance na mag-navigate sa 400-metrong landas sa gitna ng mga bato sa ibabaw ng Mars. Apat na raang metro ay katumbas ng isang ikot sa running track, ngunit ito ang makasaysayang simula ng AI sa space exploration.

Ang Hamon ng Pagmamaneho sa Mars

Ang pag-explore ng Mars ay nangangahulugang palaging nagta-trabaho sa nakaraan. Mga dalawampung minuto ang kailangan para makarating ang signal sa rover mula sa Earth. Pagdating ng bagong instruksiyon, naka-act na ang rover sa naunang command.

Bawat drive ng rover ay kailangang plantsahin nang maingat upang maiwasan ang pag-slide, pag-tip, pag-ikot ng gulong, o pagkaka-stuck ng makina. Tradisyonal na naglalatag ang mga human operator ng waypoint gamit ang mga larawang kinuha mula sa kalawakan at mga onboard camera ng rover. Pagkatapos, ang plano ay ipinapadala sa 362 milyong kilometro sa pamamagitan ng Deep Space Network.

Ito ay high-stakes na trabaho. Noong 2009, pumasok ang Spirit rover sa sand trap at hindi na muling nakatakbo.

Paano Nagplano ang Claude ng Ruta ng Mars Rover

Sinubukan ng mga engineer ng JPL kung makakatulong ang Claude sa pagpaplano ng ruta ng Perseverance nang may parehong katumpakan ng human operator. Ang proseso ay ginawa sa Claude Code, na nagbigay ng agentic coding environment para sa gawain:

HakbangPaglalarawan
Paglo-load ng kontekstoMga taon ng rover driving data at karanasan na ibinigay sa Claude Code
Pagsusuri ng larawanSinuri ng vision capabilities ng Claude ang overhead orbital image
Pagpaplano ng rutaMga waypoint na minarkahan sa 10-metrong segment sa landas
Paggawa ng codeMga command na isinulat sa Rover Markup Language (XML-based)
Self-critiqueNag-iterate ang Claude sa sarili nitong trabaho, nagmumungkahi ng pagbabago
PagpapatunayMahigit 500,000 variable ang na-model sa simulation upang matiyak ang kaligtasan
Pagsusuri ng taoSinuri ng mga JPL engineer at gumawa lang ng maliliit na pag-aayos

Nagtipun-tipon ng mga taon ng driving data at karanasan ang mga JPL engineer, pagkatapos ay ni-load ito sa Claude Code. Sa kontekstong ito, nagsulat ang Claude ng mga navigation command sa Rover Markup Language, ang XML-based language na orihinal na ginawa para sa Mars Exploration Rover mission.

Pagpapatunay at Mga Resulta

Nang sinuri ng mga JPL engineer ang mga plano ng Claude, nalaman nilang kailangan lang ng maliliit na pagbabago. Halimbawa, ang mga ground-level camera image ay nagbigay ng mas malinaw na pagtingin sa mga sand ripple na hindi nakita ng Claude, kaya kailangang mas tumpak na route split sa isang makitid na daanan. Sa kabila nito, umayon ang ruta.

Ang mga plano ay ipinadala sa Mars, at matagumpay na nakatawid ang rover sa naplanong landas. Tinatantya ng mga engineer na babawasan ng Claude ang oras ng route-planning ng kalahati.

Ano ang Ibig Sabihin ng AI Mars Navigation para sa Kinabukasan

Ang papel ng Claude sa Perseverance mission ay isang pagsubok para sa susunod na mangyayari. Ang mga pangunahing kakayahan, pag-unawa sa mga bagong sitwasyon, pagsulat ng code para sa komplikadong instrumento, at paggawa ng desisyon nang walang palaging input ng tao, ay direktang magagamit sa mas mahaba at mas ambisyosong misyon.

Mga Paparating na AI Space Application

  • Artemis Campaign: Plano ng NASA na magpadala muli ng mga tao sa Buwan at magtayo ng base sa lunar south pole
  • Lunar Operations: Makakatulong ang AI sa pagmamapa ng heolohiya at pagmamanman ng life-support system
  • Deep Space Probe: Makakatulong ang autonomous AI sa pag-explore ng malalayong bahagi ng solar system kung saan ang signal delay ay tumatagal ng ilang oras
  • Ocean Worlds: Maaaring bumisita ang mga probe sa hinaharap sa mga buwan tulad ng Europa o Titan, bumababa sa mga yelong shell upang magsikap sa ilalim ng mga karagatan

Ang parehong AI model na ginagamit ng mga developer upang magsulat ng code at mag-scan ng mga vulnerability ay ngayon tumutulong sa sangkatauhan na galugarin ang ibang mundo.

Orihinal na pinagmulan

https://www.anthropic.com/mars

Mga Karaniwang Tanong

Ano ang ginawa ng Claude AI sa Mars?
Noong Disyembre 8 at 10, 2025, nagplano ang Claude AI ng ruta para sa Perseverance rover ng NASA upang mag-navigate sa 400-metrong landas sa gitna ng mga bato sa Mars. Ito ang unang pagkakataon na nagplano ang isang AI ng drive sa ibang planeta. Binigyan ng mga JPL engineer ang Claude ng mga taon ng rover driving data sa pamamagitan ng Claude Code, at ginamit ng Claude ang vision capabilities nito upang suriin ang mga orbital image at magsulat ng mga command sa Rover Markup Language.
Paano nagplano ng ruta ang Claude para sa Mars rover?
Nag-load ang mga JPL engineer ng mga taon ng rover driving data sa Claude Code. Sinuri ng Claude ang overhead orbital image gamit ang vision capabilities nito, nagmarka ng mga waypoint sa 10-metrong segment, at nagsulat ng mga navigation command sa Rover Markup Language, ang XML-based language na ginawa para sa mga Mars rover. Nag-iterate ang modelo sa sarili nitong trabaho sa pamamagitan ng self-critique, at na-validate ang mga plano sa simulation na may mahigit 500,000 variable bago sinuri at inaprubahan ng mga engineer.
Ligtas ba ang AI-planned Mars rover route?
Oo. Na-validate ang mga waypoint ng Claude sa pamamagitan ng simulation na nagmo-model ng mahigit 500,000 variable upang suriin ang projected na posisyon ng rover at hulaan ang mga panganib. Nang sinuri ng mga JPL engineer ang mga plano, nalaman nilang kailangan lang ng maliliit na pag-aayos, tulad ng pagpino sa isang route split kung saan nagpakita ang ground-level camera image ng sand ripple na hindi nakikita mula sa orbit. Matagumpay na nakumpleto ng rover ang naplanong 400-metrong landas.
Magkano ang oras na nase-save ng AI route planning para sa mga Mars rover?
Tinatantya ng mga JPL engineer na binabawasan ng Claude ang oras ng route-planning ng kalahati kumpara sa tradisyonal na human-only planning. Ang mas mabilis na pagpaplano ay nangangahulugan ng mas maraming drive bawat misyon, mas maraming nakolektang siyentipikong datos, at mas maraming pagsusuri ng Martian surface. Ang ganitong kahusayan ay lalo pang mahalaga para sa mga future deep space mission kung saan ang signal delay ay sinusukat sa oras sa halip na minuto.

Manatiling Updated

Kunin ang pinakabagong AI news sa iyong inbox.

I-share