NASAのジェット推進研究所（JPL）は、火星探査車Perseveranceの短距離走行ルートの計画に、AnthropicのAIモデルClaudeを利用した。探査車は2025年12月8日と10日に指示を受け、岩場の約400mのルートを無事に走行した。これまでは、技術者がすべての経由地点を手作業で設定していた。
Claudeが探査車をどう支援したか
技術者はClaudeに、地形の画像と長年にわたる走行データを入力した。Claudeはコーディング能力を生かし、火星探査車で使われるXMLベースの言語、Rover Markup Languageで指令を作成。ルートを10mごとの区間に分けて経由地点を調整し、危険がないか50万以上の変数を確認するシミュレーションを実行した。JPLのスタッフが計画を確認した後に加えた修正は、わずかなものだった。
今後のミッションへの影響
チームは、Claudeの利用で走行計画にかかる時間を半分にできたと見積もっている。計画をより速く、安定して立てられれば、運用担当者は走行回数を増やし、科学データをさらに集められる。NASAは、同じ手法が今後の月探査や、通信の遅延が火星よりも長くなる遠方の探査機にも役立つとみている。
なぜ重要か
一般の人にとって、AIを活用した計画は、将来の探査車が人間の指示を長時間待つことなく、より速く広い範囲を探査し、科学データを増やせることを意味する。また、月やEuropa、Titanへのミッションで課題となる長い通信遅延への対応に、AIが役立つ可能性も示している。
