NASA проверяет генеративный ИИ в космосе: Claude помог спланировать два маршрута Perseverance

IEEE Spectrum рассказывает, как в космической инженерии начинают проверять генеративный ИИ. Прошлым декабрём Лаборатория реактивного движения NASA (JPL) использовала модели Claude компании Anthropic, чтобы помочь спланировать две поездки марсохода Perseverance по Марсу; перед загрузкой на аппарат маршрут проверяли и корректировали люди-планировщики. В мае NASA и IBM запустили сжатую ИИ-модель на Международной космической станции и на спутнике, чтобы распознавать с орбиты, например, наводнения и облака; по словам издания, это первая модель такого рода, продемонстрированная в космосе. В июле астронавты на МКС проверяли, поможет ли большая языковая модель отвечать на вопросы о процедурах технического обслуживания.

Суть сдвига: десятилетиями инженеры на Земле определяли, что сделает машина в космосе, и она делала ровно это. Теперь исследователи проверяют, могут ли недетерминированные системы вроде генеративного ИИ дать аппаратам больше гибкости в интерпретации окружения, планировании задач и, однажды, в самостоятельных решениях. Издание оговаривается: технология ещё далека от уровня доверия, достаточного для передачи ей управления космическим аппаратом, но инженеры начинают спрашивать, могут ли они позволить себе этого не делать, поскольку миссии становятся сложнее, дальше и многочисленнее.

Роберт Амброуз, бывший руководитель отдела программного обеспечения, робототехники и моделирования NASA, объясняет, почему инженеры не любят автономию: результат часто не детерминирован, и поведение зависит от того, каким путём система пришла в ситуацию. Одна и та же ситуация, достигнутая разными путями, может дать разный итог. Амброуз много лет работал над автономными системами NASA, включая автономию для Orion, аппаратов для дальнего космоса и лунной орбиты и гуманоидного робота Robonaut 2, который полетел в космос в 2011 году. На Orion он увидел, как быстро растёт сложность тестирования: нужно учитывать не только то, что аппарат может сделать, но и все пути, которыми он мог прийти к решению. По его словам, с этой сложностью справились, в том числе автоматизировав само тестирование: «Мы боролись с трудностями автономии с помощью автономии. Это действительно работает».

Чем дальше миссия от Земли, тем нужнее автономия. Амброуз приводит пример возможной миссии к Европе, ледяной луне Юпитера: аппарат мог бы пролетать сквозь водяной шлейф, извергающийся из-под поверхности, а шлейф может появиться слишком быстро, чтобы инженеры на Земле успели направить аппарат. «Решение должен принять сам аппарат, а мы будем смотреть на то, что произошло час назад», говорит он. Такая миссия без настоящей автономии, добавил он, «совершенно невозможна». Это гипотетический пример, а не утверждённая миссия.

Коммерческий космический бум создаёт новые возможности для робототехники, но то, что работает на Земле, не обязательно работает в космосе. Icarus Robotics развивает то, что называет роботизированной рабочей силой для космоса, в том числе свободно летающую робототехническую систему Joy. Joy недавно завершила испытания в невесомости в Канаде перед запланированной отправкой на МКС, где одной из первых задач станет перемещение грузовых сумок между модулями. Компания планирует начать с телеуправления и использовать собранные данные, чтобы со временем обучить роботов работать самостоятельно. Технический директор и сооснователь Icarus Джейми Палмер говорит, что внедрение, вероятно, начнётся с частичной автономии, при которой человек всё время контролирует процесс.

Палмер подчёркивает: робот, обученный на Земле, усваивает земную физику, а на орбите она совершенно другая. Если взять новейшую модель робототехники Gemini или новейшую модель Physical Intelligence и поместить в невесомость, «она сразу же откажет». На Земле робот учится, что столкнутый со стола предмет падает, а на орбите он продолжает двигаться. Из-за этого у Icarus проблема, знакомая и наземной робототехнике, но в более острой форме: очень мало реальных данных из среды, где будут работать роботы. Компания собирает собственный набор данных, сочетая демонстрации своих роботов в микрогравитации с симуляциями и испытаниями на Земле. Готового набора, который можно скачать, нет, говорит сооснователь и гендиректор Icarus Итан Бараха: «не сегодня, во всяком случае не в значимом объёме».

Третья тема: управление риском. Уфук Топчу, профессор инженерии Техасского университета в Остине и директор Center for Autonomy, называет поразительным, как мало автономии в космических приложениях: именно там участие человека крайне затруднено, ставки высоки, а действовать нужно быстро. По его словам, цель не может состоять в гарантии, что автономные системы никогда не ошибутся: они полезнее всего там, где люди не могут всё предвидеть. Поэтому нужно начинать с ограниченных применений, изучать поведение систем и постепенно расширять сферу их использования. Главный вопрос, по его мнению, в том, насколько хорошо управляется риск внедрения, а не в том, можно ли его устранить полностью. Это важнее по мере того, как меняется отрасль: раньше миссии проектировала небольшая группа государственных агентств, а разработка занимала 10, 15 лет; теперь коммерческие компании выводят на орбиту больше аппаратов, а новые миссии создаются и запускаются гораздо быстрее.

Ключевые факты

• JPL NASA прошлым декабрём использовала модели Claude компании Anthropic, чтобы помочь спланировать две поездки марсохода Perseverance; люди проверяли и корректировали маршрут перед загрузкой.
• В мае NASA и IBM запустили сжатую ИИ-модель на МКС и спутнике для распознавания наводнений и облаков; в июле астронавты МКС проверяли языковую модель на вопросах о техобслуживании.
• Инженеры не любят недетерминированную автономию, но Амброуз (бывший руководитель отдела ПО, робототехники и моделирования NASA) говорит, что сложность тестирования удаётся снижать, в том числе автоматизируя сам тест.
• Icarus Robotics готовит робота Joy к работе на МКС: начнёт с телеуправления, а из-за нехватки данных о невесомости строит собственный набор данных из демонстраций, симуляций и наземных испытаний.
• Топчу (Техасский университет в Остине) считает, что вопрос не в гарантии безошибочности, а в управлении риском: начинать с ограниченных применений и постепенно расширять их.

Почему это важно

Космос долго держался на предсказуемых системах: аппарат делал ровно то, что решили инженеры на Земле. Теперь в реальных экспериментах проверяют недетерминированные модели: Claude помогал планировать маршруты марсохода, а сжатая модель работала на орбите. По мере роста числа, сложности и дальности миссий, как отмечает издание, инженеры задаются вопросом, могут ли они позволить себе не давать аппаратам больше самостоятельности.

Кому это важно

Инженерам и операторам космических миссий, разработчикам автономных систем и робототехники, а также тем, кто следит за практическим применением генеративного ИИ вне облака и вне офиса. Особенно интересна история Icarus Robotics для тех, кто занимается обучением роботов при нехватке реальных данных.

Как это применить

Из статьи следует подход к внедрению, а не готовый инструмент. Начинать с ограниченных задач (Топчу), держать человека в контуре, так были проверены маршруты Perseverance, и так планирует начинать Icarus с телеуправления и частичной автономии (Палмер). Автоматизировать тестирование автономных систем (Амброуз). Готовых цен, лицензий или доступа к описанным системам в тексте нет.

Можно ли доверять

Это обзорная статья IEEE Spectrum с комментариями специалистов: Амброуза, Палмера, Бараха и Топчу. Слова сооснователей Icarus, позиция компании, продающей роботов. Цифр точности, стоимости или частоты отказов ни для одной из ИИ-систем в источнике нет, как и результатов испытания языковой модели на МКС; год декабрьского, майского и июльского экспериментов тоже не указан. Издание само называет технологию далёкой от доверия, достаточного для передачи управления.

Риски и подводные камни

Главный риск, непредсказуемость: одна и та же ситуация, достигнутая разными путями, может дать разный результат, и поэтому инженеры не любят такую автономию. Земные модели не переносятся в космос: по словам Палмера, новейшие модели робототехники в невесомости «сразу же откажут». Данных из космической среды очень мало. Топчу подчёркивает, что гарантировать полное отсутствие ошибок нельзя, поэтому важно управлять риском, расширяя применения постепенно. Пример полёта к Европе, гипотетический, а не утверждённая миссия.

«Мы боролись с трудностями автономии с помощью автономии. Это действительно работает.»

— Роберт Амброуз, бывший руководитель отдела программного обеспечения, робототехники и моделирования NASA