NASA, Mars’taki Perseverance sürüşünü yapay zekâya planlattı

Mars yüzeyinde hareket etmek, dışarıdan bakıldığında basit bir sürüş gibi görünebilir; fakat işin perde arkasında son derece karmaşık bir planlama süreci yer alır. NASA, Aralık 2025’te bu sürecin işleyişini önemli ölçüde değiştiren bir adım attı. Ajans, Mars’taki Jezero Krateri içinde görev yapan Perseverance gezgin aracının rotasını ilk kez büyük bir dil modeliyle oluşturdu.

Bu kapsamda NASA, Anthropic tarafından geliştirilen Claude yapay zekâ modelini kullanarak Perseverance için ayrıntılı bir sürüş planı hazırladı. 8–10 Aralık tarihleri arasında araç, Mars yüzeyinde yaklaşık 400 metre ilerledi ve bu mesafenin tamamını Claude’un belirlediği rota üzerinden kat etti. Rota, yoğun kaya parçalarının bulunduğu ve insan planlamasında ciddi zaman gerektiren bir bölgeyi kapsadı.

Burada kritik nokta, yapay zekânın aracı doğrudan kontrol etmemesi. Claude, yalnızca sürüş için gerekli rota noktalarını üretti; bu noktalar daha sonra NASA mühendisleri tarafından kontrol edildi ve standart doğrulama süreçlerinden geçirildi. Yani Perseverance, komutlarını yine Dünya’dan aldı, ancak bu komutların temelini yapay zekâ tarafından önerilen bir plan oluşturdu.

Mars’ta bir gezgin aracı yönlendirmek, göründüğünden çok daha hassas kararlar gerektirir. En küçük bir eğim, gevşek zemin ya da keskin kaya parçası, aracın kaymasına, tekerleklerini boşa döndürmesine veya tamamen sıkışmasına yol açabilir. Bu nedenle NASA ekipleri, Perseverance’ın inişinden bu yana her sürüşü, “ekmek kırıntısı” olarak adlandırılan ayrıntılı ara noktalarla manuel biçimde planladı.

NASA, Mars yüzeyinde rota planlamasını yapay zekâya emanet etti

Claude’un bu görevi üstlenebilmesi için NASA, modele Perseverance’ın yıllar içinde topladığı görüntüler, haritalar ve sürüş verilerinden oluşan kapsamlı bir bağlam sağladı. Bunun ardından Claude, onar metrelik segmentler halinde rota noktaları oluşturdu, bu noktaları kendi içinde değerlendirdi ve gerektiğinde yeniden düzenledi. Süreç, tek seferlik bir komuttan ziyade, adım adım ilerleyen sistemli bir planlama şeklinde yürüdü.

Ortaya çıkan rota, Jet Propulsion Laboratory (JPL) mühendisleri tarafından günlük olarak kullanılan simülasyon ortamında test edildi. Ekipler, Claude’un önerdiği plan üzerinde yalnızca küçük düzeltmeler yaptı. Bu değişikliklerin bir kısmı, Claude’un planlama sırasında erişemediği, yere daha yakın açılardan çekilmiş güncel görüntülere dayanıyordu. Nihai rota bu kontrollerin ardından Perseverance’a gönderildi.

NASA’ya göre bu yaklaşım, rota planlama süresini yaklaşık yarı yarıya azaltma potansiyeli taşıyor. Daha az zaman alan planlama, mühendislerin daha fazla sürüşe izin vermesini sağlıyor. Bu da Perseverance’ın daha fazla örnek toplaması, daha geniş alanları incelemesi ve bilimsel verimliliğin artması anlamına geliyor.

Bu gelişme, ajansın içinde bulunduğu koşullar göz önüne alındığında ayrı bir önem taşıyor. NASA, son dönemde ciddi personel kayıpları yaşadı ve bilim bütçesi üzerindeki baskılar devam ediyor. Daha az insan kaynağıyla daha fazla görev yürütme ihtiyacı, otomasyon ve yapay zekâ destekli çözümleri kaçınılmaz hâle getiriyor.

Anthropic cephesinde ise bu çalışma, Claude’un yeteneklerini gerçek dünya koşullarında kanıtlayan somut bir örnek sundu. Kısa süre önce basit oyun senaryolarında bile zorlanan bir modelin, Mars yüzeyinde güvenli bir rota planlayabilmesi, büyük dil modellerinin kullanım alanlarının ne kadar hızlı genişlediğini gösteriyor.

NASA, ilerleyen yıllarda yapay zekâ destekli otonom sistemlerin yalnızca Mars’ta değil, Güneş Sistemi’nin daha uzak bölgelerinde görev yapacak keşif araçlarında da değerlendirilmesini planlıyor. Bu yaklaşım, insan müdahalesinin gecikmeli veya sınırlı olduğu görevlerde, keşif kapasitesini doğrudan etkileyen bir unsur olarak görülüyor.