Исследователи Стэнфорда впервые успешно протестировали на борту Международной космической станции систему управления роботом, основанную на машинном обучении. Это событие можно считать отправной точкой для новой эры орбитальной робототехники — той, где роботам больше не нужны постоянные подсказки от людей.
Тестовой платформой стал Astrobee — небольшой кубический робот, свободно перемещающийся внутри станции. Новая система помогает ему безопасно ориентироваться в окружении, которое сложно назвать просторным: узкие коридоры, кабели, экспериментальное оборудование, стеллажи и десятки потенциальных «препятствий». И всё это — без прямого управления со стороны астронавтов. Работу представили на Международной конференции по космической робототехнике iSpaRo 2025.
«Тёплый старт» для космического робота
МКС — запутанный лабиринт модулей, где каждый сантиметр на счету. Такое пространство превращает планирование траектории в настоящую головоломку. Лидер проекта, исследовательница Сомрита Банерджи, подчёркивает: классические алгоритмы планирования, которые прекрасно работают на Земле, в космосе дают сбой.
Во-первых, бортовые компьютеры на орбитальных платформах заметно слабее, чем у земных роботов. Во-вторых, требования к безопасности здесь куда выше: ошибка может привести к повреждению оборудования или самого робота.
Команда решила эту задачу с помощью оптимизационного подхода на базе последовательного выпуклого программирования, который строит безопасный и реалистичный маршрут. Но в исходном виде метод требовал слишком много вычислений — каждая новая траектория решалась «с нуля».
Чтобы ускорить процесс, учёные натренировали модель машинного обучения на тысячах уже вычисленных вариантов. Теперь она предоставляет «тёплый старт» — первое, заранее информированное приближение маршрута. Далее оптимизация лишь уточняет путь, сохраняя все ограничения безопасности.
Банерджи сравнивает это с путешествием: вместо того чтобы прокладывать идеальную прямую линию между городами, мы выбираем знакомый, проверенный маршрут, а затем уже подстраиваем его под обстоятельства.
Перед отправкой на МКС система прошла испытания в NASA Ames на специальной платформе, имитирующей микрогравитацию. Когда же дело дошло до реальной станции, астронавты участвовали лишь в подготовке, а управление взяла на себя команда из Центра имени Джонсона.
В ходе экспериментов протестировали 18 траекторий — каждая проходила дважды:
- стандартный «холодный» запуск,
- ускоренный «тёплый» запуск, поддержанный ИИ.
Результат оказался впечатляющим: ИИ-вариант работал на 50–60% быстрее, особенно в сложных условиях — например, когда роботу требовалось маневрировать в тесном пространстве или выполнять разворот.
Шаг к автономным межпланетным миссиям
NASA присвоило системе пятый уровень технологической готовности (TRL 5) — это означает, что технология доказала работоспособность в реальных условиях. Такое признание снижает риски при планировании будущих экспериментов и миссий.
Впереди — амбициозные задачи. Банерджи уверена: полная или частичная автономия станет критически важной по мере расширения космических программ.
Когда роботы окажутся далеко от Земли — на Луне, Марсе или ещё дальше, — оперативно управлять ими с Земли будет невозможно. Значит, им нужен интеллект, способный самостоятельно принимать решения.
Команда Марко Павоне планирует развивать систему дальше, опираясь на более мощные модели искусственного интеллекта — те же принципы, что лежат в основе современных языковых систем и автопилотов.
Испытания на МКС стали важной демонстрацией: автономные роботы в космосе — уже не фантастика, а технологическая реальность. Такой прогресс означает, что будущие орбитальные и межпланетные миссии смогут опираться на более быстрые, безопасные и самостоятельные роботизированные системы. А значит, космос станет доступнее — и для исследований, и для инженерных экспериментов.
