NASA สร้างประวัติศาสตร์ใหม่ใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์​ Claude AI วางแผนเส้นทางขับเคลื่อนยานสำรวจ Perseverance บนดาวอังคาร

องค์การบริหารการบินและอวกาศแห่งชาติ (NASA) ประกาศความสำเร็จครั้งสำคัญในการสำรวจอวกาศ โดยยานสำรวจเพอร์เซเวอแรนส์ (Perseverance) สามารถขับเคลื่อนผ่านหลุมอุกกาบาตเจเซโร (Jezero) บนดาวอังคารได้สำเร็จด้วยเส้นทางที่วางแผนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างเต็มรูปแบบเป็นครั้งแรก โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ Claude จากบริษัท Anthropic การสาธิตครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ Generative AI ในการลดภาระงานของมนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพในการสำรวจอวกาศในอนาคต 

รายละเอียดการปฏิบัติภารกิจ 

การขับเคลื่อนครั้งประวัติศาสตร์นี้เกิดขึ้นระหว่างวันที่ 8 และ 10 ธันวาคม  2025 โดยยาน Perseverance ได้เดินทางเป็นระยะทางรวมประมาณ 456 เมตร ผ่านภูมิประเทศที่เต็มไปด้วยโขดหิน โดยแบ่งเป็นการขับเคลื่อนในวันที่ 8 ธันวาคม ระยะทาง 210 เมตร และวันที่ 10 ธันวาคม อีก 246 เมตร

ก่อนหน้านี้ การวางแผนเส้นทางเดินรถบนดาวอังคารเป็นงานที่ต้องใช้ความระมัดระวังสูงและใช้เวลานาน โดยมนุษย์จะต้องวิเคราะห์สภาพภูมิประเทศอย่างละเอียดเพื่อป้องกันไม่ให้ยานพลิกคว่ำหรือติดหล่ม แต่ในภารกิจกระบวนการเปลี่ยนไป คือ

1. วิศวกรได้ป้อนข้อมูลบริบทการทำงานของยานตลอดหลายปีให้แก่ "Claude Code" ของ Anthropic

2. AI ทำการวิเคราะห์ภาพถ่ายความละเอียดสูงจากดาวเทียม Mars Reconnaissance Orbiter และข้อมูลความลาดชันของพื้นที่ เพื่อระบุอุปสรรคต่าง ๆ เช่น โขดหินหรือเนินชัน

3. Claude ได้สร้างเส้นทางและกำหนดจุดอ้างอิง (Waypoints) อย่างเป็นระบบ โดยวิศวกรจากห้องปฏิบัติการแรงขับเคลื่อนไอพ่น (JPL) ได้ทำการตรวจสอบความถูกต้องผ่านระบบจำลอง (Digital Twin) ก่อนส่งคำสั่งจริงไปยังดาวอังคาร ซึ่งพบว่าต้องมีการปรับแก้ไขเส้นทางเพียงเล็กน้อยเท่านั้น
ประโยชน์และนัยสำคัญ 

การนำ AI มาใช้ในครั้งนี้ช่วย ลดเวลาในการวางแผนเส้นทางลงได้ถึง 50% ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อ NASA ในสถานการณ์ปัจจุบัน 

1. ปัญหาขาดแคลนบุคลากร ในช่วงฤดูร้อนที่ผ่านมา NASA สูญเสียบุคลากรไปกว่า 4,000 คน หรือคิดเป็น 20% ของพนักงานทั้งหมด อันเนื่องมาจากการตัดลดงบประมาณโดยรัฐบาลชุดก่อน

2. ข้อจำกัดด้านการสื่อสาร เนื่องจากดาวอังคารอยู่ห่างจากโลกเฉลี่ย 140 ล้านไมล์ ทำให้เกิดความล่าช้าในการส่งสัญญาณ การควบคุมแบบเรียลไทม์จึงเป็นไปไม่ได้ การมีระบบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพจึงจำเป็นอย่างยิ่ง
เสียงสะท้อนจากผู้บริหารและผู้เชี่ยวชาญ 

จาเร็ด ไอแซคแมน (Jared Isaacman) ผู้บริหารของ NASA กล่าวว่า "การสาธิตนี้แสดงให้เห็นว่าขีดความสามารถของเราก้าวหน้าไปไกลเพียงใด... เทคโนโลยีอัตโนมัติเช่นนี้จะช่วยให้ภารกิจต่าง ๆ ดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มผลตอบแทนทางวิทยาศาสตร์เมื่อเราเดินทางออกห่างจากโลกมากขึ้น"

ด้านวันดี เวอร์มา (Vandi Verma) นักหุ่นยนต์อวกาศของ JPL เสริมว่า "องค์ประกอบพื้นฐานของ Generative AI กำลังแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่ดีในการลดขั้นตอนการนำทางอัตโนมัติ เรากำลังก้าวไปสู่วันที่ AI จะช่วยให้ยานสำรวจของเราจัดการกับการเดินทางระดับกิโลเมตรได้ในขณะที่ลดภาระงานของผู้ปฏิบัติงานลง"

ความสำเร็จครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญของ Anthropic เช่นกัน โดยโมเดลของบริษัทได้พัฒนาจากการเล่นเกมโปเกมอนเมื่อปีก่อน สู่การวางแผนเส้นทางเดินรถบนดาวเคราะห์ต่างระบบสุริยะได้สำเร็จในระยะเวลาไม่ถึงหนึ่งปี