Claude впервые проложил маршрут для марсохода NASA на Марсе

Инженеры Лаборатории реактивного движения NASA впервые использовали Claude для планирования движения марсохода на другой планете. Модель Anthropic помогла составить маршрут для Perseverance: аппарат успешно проехал около 400 метров по каменистой поверхности Марса.

Как Claude планировал путь Perseverance

Маршрут был выполнен в два марсианских дня — 8 и 10 декабря 2025 года, а Anthropic раскрыла подробности проекта сейчас. Специалисты JPL собрали накопленные данные и правила управления ровером в среде Claude Code. Модель анализировала снимки сверху, расставляла путевые точки десятиметровыми отрезками и писала команды на специальном языке Rover Markup Language.

Это был не одиночный запрос к чат-боту и не полностью автономная поездка. Claude несколько раз уточнял маршрут и критиковал собственные решения, после чего люди проверяли результат. Бортовая система AutoNav по-прежнему отвечала за объезд препятствий между заданными точками.

Люди сохранили контроль

Перед отправкой команд на Марс план прогнали через штатный симулятор Perseverance, который учитывает более 500 тысяч переменных и прогнозирует положение аппарата и возможные опасности. Инженерам понадобились лишь небольшие правки: например, наземные камеры лучше показали песчаные гряды, которых не было видно на переданных Claude изображениях.

Такой контроль особенно важен из-за задержки связи с Марсом примерно на 20 минут. Оператор не может вести ровер в реальном времени, поэтому неудачная путевая точка способна привести к пробуксовке, опрокидыванию или застреванию аппарата.

Почему это важно

По оценке команды JPL, помощь Claude может вдвое сократить время на подготовку маршрутов и сделать процесс более последовательным. Для миссии это означает больше поездок, научных наблюдений и времени специалистов на анализ данных вместо ручной разметки каждого участка пути.

Для пользователей и бизнеса эксперимент показывает практический сценарий AI-агентов: модель получает специализированные инструкции, работает с изображениями и кодом, предлагает план, а критически важное решение остаётся за экспертами и проверяется в симуляции. Такой подход применим далеко за пределами космоса — в инженерии, логистике и управлении сложным оборудованием.