# Claude planerade den första Marsfärden med AI

> Den 8 och 10 december 2025 använde NASA Claude för att planera en 400 meter lång rutt för Perseverance – och halverade ungefär planeringstiden.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/sv/anthropic-s-claude-writes-the-first-ai-planned-mars-rover-drive

NASA:s Jet Propulsion Laboratory bad Anthropic att låta AI-modellen Claude planera en kort färd för Marsrovern Perseverance. Rovern fick instruktionerna den 8 och 10 december 2025 och tog sig fram längs en 400 meter lång, stenig sträcka. Hittills har mänskliga ingenjörer ritat in varje vägpunkt för hand.

## Så hjälpte Claude rovern

Ingenjörerna gav Claude bilder av terrängen och flera års kördata. Med hjälp av sina programmeringskunskaper skrev Claude kommandon i Rover Markup Language, ett XML-baserat språk för Marsrovrar. Modellen delade upp rutten i tiometersavsnitt, finjusterade vägpunkterna och körde en simulering som kontrollerar över 500 000 variabler för att upptäcka risker. Efter att ha granskat planen gjorde JPL:s personal bara mindre justeringar.

## Vad det betyder för framtida uppdrag

Teamet uppskattar att Claude halverade tiden det tog att planera en färd. Snabbare och mer konsekvent planering gör att operatörerna kan schemalägga fler färder och samla in mer vetenskapliga data. NASA ser samma metod som användbar för kommande uppdrag till månen och för sonder som ska färdas långt bortom Mars, där kommunikationsfördröjningarna är ännu längre.

## Fakta

- Claude skrev kommandona för Perseverances vägpunktplanering den 8 och 10 december 2025.
- Den planerade rutten var cirka 400 meter lång – ungefär ett varv runt en löparbana.
- Claude använde Rover Markup Language, ett XML-baserat språk som tagits fram för Marsrovrar.
- En simulering kontrollerade över 500 000 variabler för att verifiera att rutten var säker.
- NASA:s ingenjörer säger att AI:n minskade tiden för ruttplaneringen med ungefär 50 %. 

## Varför det spelar roll

För allmänheten innebär AI-stödd planering att framtida rovrar kan utforska större områden snabbare och leverera mer vetenskapliga data utan att behöva vänta på långa mänskliga planeringsinsatser. Det visar också hur AI kan bidra till att hantera de långa kommunikationsfördröjningar som kommer att påverka uppdrag till månen, Europa eller Titan.

## Källor och referenser

1. [The first AI-planned drive on Mars](https://www.anthropic.com/features/claude-on-mars) – Anthropic

Senast uppdaterad: 2026-10-20