NASA、火星探査機の旅行計画を思い起こさせるためにクロードをタップ • –

Anthropic のクロード機械学習モデルは、これまでクロードが計画しなかったこと、つまり NASA の探査機パーサヴィアランスが火星を横断する経路を大胆に計画しました。

パーサヴィアランスは先月、AIが生成した経路に基づいて火星の地表を約400メートル移動した。これは、NASA のジェット推進研究所 (JPL) のエンジニアの祝福によるもので、ルート計画の綿密な作業を Anthropic の AI モデルに委託することを決定しました。

Anthropic がこのマイルストーンの記事で説明しているように、火星の表面は探査機にとって危険な場所になる可能性があります。 2009 年のスピリット探査車で起こったように、高価な宇宙キットが砂にはまってしまったことに責任を負いたくない人はいません。

そのため、Perseverance チームはルート計画にかなりの時間を費やしています。これには、探査機の動きをガイドする一連のウェイポイントを設定するために、火星の軌道画像と表面画像を参照することが含まれます。プロットされると、このデータは約 1 億 4,000 万マイルまたは 2 億 2,500 万キロメートル (地球から火星までの平均距離) に送信され、そこで Perseverance が航行計画として受信します。ジョイスティックによるライブ運転は、距離を考えると現実的ではありません。

Perseverance には、リアルタイムの意思決定を処理する AutoNav システムが搭載されています。 「AutoNav を使用すると、探査車は事前に設定された目的地に向かう途中で、岩やその他の障害物を避けてルートを自律的に再計画できます」と NASA は説明しています。

事前計画がうまくいっていれば、再計画は必要ないかもしれません。

Anthropic 氏が言うように、事前計画は「時間がかかり」「骨が折れる」ものであるため、JPL の研究者らは視覚機能を使って Claude に試してもらうことにしました。

「生成AIは、NASAの火星偵察周回機に搭載されたHiRISE（高解像度画像科学実験）カメラからの高解像度軌道画像とデジタル標高モデルからの地形傾斜データの分析を提供した」とJPLはオンライン投稿で述べた。 「岩盤、露頭、危険な岩場、砂の波紋などの重要な地形特徴を特定した後、ウェイポイントを備えた連続したパスを生成しました。」

クロードは、XML に基づいた Rover マークアップ言語 (RML) で Rover コマンドを生成しました。 Web 上で入手可能な Claude のバージョンは、質問されても RML を出力できず、最初は RML の知識をまったく否定していました。この件に関するアントロピックの声明を指摘されると、クロードは「その通りです。最初の対応をお詫びします！」と答えた。それにもかかわらず、Claude は RML の例を示すことができませんでした。このモデルの欠点は、公的に文書化された標準が欠如していることに起因すると考えられます。

しかし、クロードが NASA のデータにアクセスしたときに RML を生成したのは明らかです。そこで人間はルート計画を確認する機会を得ました。 AI モデルは間違いを犯します。たとえそれが問題ではなかったとしても、それは他の惑星で探査機をプログラミングするときによくあることです。 JPL のエンジニアは、探査機の仮想レプリカを表すシミュレーターを使用して、探査機の投影位置と潜在的な障害物に関する 500,000 を超えるテレメトリー変数をチェックしました。そして彼らは修正を加えた。

「JPLのエンジニアがクロードの計画を検討したところ、わずかな変更のみが必要であることが判明した」とアンスロピック氏は語った。 「たとえば、地上カメラの画像（クロードは見ていなかった）では、狭い通路の両側にある砂の波紋がよりはっきりと見えました。探査車の運転手は、この時点でクロードが考えていたよりも正確にルートを分割することにしました。しかし、それ以外の点では、ルートはうまく機能しました。計画は火星に送信され、探査車は計画された経路を正常に横断しました。」

2025年12月8日と12月10日に相当する火星の日（ソル）1,707日と1,709日（着陸日の2021年2月18日午後8時55分（グリニッジ標準時）から開始）に、パーサヴィアランスは人間の代わりにAIによって計画されたルートを実行した。

この注釈付きの軌道画像は、2025 年 12 月 10 日のジェゼロ クレーターでの走行中に火星探査機パーサヴィアランスがたどった AI 計画ルート (マゼンタ色) と実際のルート (オレンジ色) を示しています。クレジット: NASA/JPL-Caltech/UofA – クリックして拡大

探査車は設定されたルートを正確にたどりませんでした。 NASA が作成した 12 月 10 日の経路の画像では、おそらく AutoNav システムによる決定に基づいて、事前に計画されたルートと実際のルートがわずかに異なることが示されています。しかし、AI が役割を果たし、視覚・言語・行動モデルの能力が向上し、ロボットに詰め込まれるにつれて、多くのモデルが復活すると予想されます。

NASA長官のジャレッド・アイザックマン氏は声明で、「今回のデモンストレーションは、われわれの能力がどれほど進歩したかを示し、われわれが他の世界を探索する方法を広げるものである」と述べた。 「このような自律型テクノロジーは、ミッションをより効率的に運用し、困難な地形に対応し、地球からの距離が伸びるにつれて科学的利益を増やすのに役立ちます。これは、チームが実際の運用に慎重かつ責任を持って新しいテクノロジーを適用している強力な例です。」

Anthropic の報道によると、JPL のエンジニアは、Claude によってルート計画に必要な時間を半分に短縮できると述べています。しかし、AI ビジネスは、時間を半減することを明確にすることに失敗しました。 Anthropic と JPL の代表者は、その割合を定量化するためにすぐに連絡を取ることができませんでした。 ®