La missione del rover Perseverance della NASA ha appena segnato un traguardo storico. Per la prima volta, un veicolo robotico su un altro pianeta ha completato spostamenti pianificati direttamente da sistemi di AI generativa su Marte. La dimostrazione, avvenuta l’8 e il 10 dicembre, guidata dal Jet Propulsion Laboratory (JPL), rappresenta un passo decisivo verso missioni spaziali sempre più autonome. Durante il test, l’AI generativa è stata utilizzata per selezionare i punti intermedi di navigazione, un compito complesso normalmente affidato a esperti umani sulla Terra.
“Questa dimostrazione mostra quanto le nostre capacità siano avanzate e amplia il modo in cui esploreremo altri mondi. Tecnologie autonome come questa possono aiutare le missioni a operare in modo più efficiente, rispondere a terreni difficili e aumentare il ritorno scientifico man mano che cresce la distanza dalla Terra. È un forte esempio di team che applicano nuove tecnologie con attenzione e responsabilità in operazioni reali” ha dichiarato l’amministratore NASA Jared Isaacman. L’AI non è quindi solo un esperimento tecnologico, ma una prova concreta di come l’autonomia robotica possa migliorare la sicurezza e l’efficienza delle missioni interplanetarie.
Come l’AI ha guidato Perseverance
Per la dimostrazione, gli ingegneri hanno impiegato modelli generativi di tipo vision-language per analizzare dati esistenti provenienti dal dataset di missione di superficie del JPL. Il sistema ha esaminato le stesse immagini e informazioni normalmente studiate dai pianificatori umani, individuando waypoint sicuri affinché Perseverance potesse attraversare terreni marziani complessi.
Il lavoro è stato coordinato dal Rover Operations Center del JPL in collaborazione con Anthropic, utilizzando i modelli di AI Claude. Questo dimostra come l’AI possa integrare competenze umane e sistemi automatici, accelerando il processo decisionale. Marte si trova in media a circa 140 milioni di miglia (225 milioni di chilometri) dalla Terra. Questa distanza provoca ritardi di comunicazione tali da rendere impossibile il controllo in tempo reale del rover. Da quasi tre decenni, la navigazione dei rover dipende da conducenti umani che studiano attentamente il terreno e pianificano i percorsi in anticipo.
I pianificatori progettano traiettorie composte da waypoint, di solito distanziati non più di 100 metri, per ridurre il rischio di ostacoli. I piani completati vengono inviati attraverso il Deep Space Network, e il rover esegue autonomamente le istruzioni ricevute. L’introduzione dell’AI generativa su Marte mira a rendere questo processo più rapido e adattabile.
L’AI prende il controllo della pianificazione
Durante gli spostamenti di Perseverance nei giorni marziani 1.707 e 1.709, chiamati sols, il team di missione ha affidato la pianificazione all’AI generativa. Il sistema ha analizzato immagini orbitali ad alta risoluzione ottenute dalla fotocamera Mars Reconnaissance Orbiter tramite lo strumento HiRISE, insieme a dati di pendenza del terreno derivati da modelli digitali di elevazione.
Utilizzando queste informazioni, l’IA ha identificato caratteristiche superficiali fondamentali, roccia affiorante, campi di massi e increspature sabbiose, generando un percorso continuo completo di waypoint. Prima dell’invio verso Marte, gli ingegneri hanno verificato le istruzioni attraverso il gemello digitale del rover del JPL, controllando oltre 500.000 variabili di telemetria per garantire la sicurezza operativa.
L’8 dicembre Perseverance ha percorso 210 metri seguendo il piano generato dall’AI. Due giorni dopo ha aggiunto altri 246 metri. Questi risultati confermano la maturità dell’AI generativa su Marte come strumento operativo reale. “Gli elementi fondamentali dell’AI generativa stanno mostrando molte promesse nello snellire i pilastri della navigazione autonoma per la guida fuori dal pianeta come la percezione, la localizzazione e pianificazione e controllo” ha dichiarato la roboticista spaziale Vandi Verma del JPL. “Ci stiamo muovendo verso un giorno in cui l’AI generativa e altri strumenti intelligenti aiuteranno i nostri rover di superficie a gestire spostamenti su scala chilometrica minimizzando il carico di lavoro degli operatori, e a segnalare caratteristiche superficiali interessanti al nostro team scientifico analizzando enormi volumi di immagini del rover.”
Anche Matt Wallace, responsabile dell’Exploration Systems Office del JPL, sottolinea l’impatto strategico: “Immaginate sistemi intelligenti non solo a terra sulla Terra, ma anche in applicazioni periferiche sui nostri rover, elicotteri, droni e altri elementi di superficie addestrati con la saggezza collettiva dei nostri ingegneri, scienziati e astronauti NASA. Questa è la tecnologia rivoluzionaria di cui abbiamo bisogno per stabilire le infrastrutture e i sistemi necessari a una presenza umana permanente sulla Luna e per portare gli Stati Uniti su Marte e oltre”. Qui emerge chiaramente come l’IA generativa su Marte rappresenti un ponte tra robotica autonoma e futura esplorazione umana.
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