Quando si parla di intelligenza artificiale applicata allo spazio, di solito si pensa a simulazioni o analisi di dati. Questa volta no. La NASA ha fatto un passo concreto e storico: ha affidato a un modello linguistico il compito di pianificare un percorso reale sulla superficie di Marte.
A dicembre, il rover Perseverance ha attraversato circa 400 metri del cratere Jezero seguendo una rotta progettata da Claude, l’AI sviluppata da Anthropic. È la prima volta che un large language model viene impiegato per pilotare, anche se indirettamente, un veicolo spaziale operativo.
Non è una demo. Non è un test da laboratorio. È successo davvero, su Marte.
Pianificare un percorso su Marte è un incubo tecnico
Guidare Perseverance non significa dire “vai avanti”. Ogni singolo spostamento deve evitare scivolate, ribaltamenti, ruote bloccate o terreni che possono intrappolare il rover per sempre. Fin dal suo arrivo nel 2021, ogni tragitto è stato pianificato manualmente dagli operatori umani con un sistema di waypoint chiamato breadcrumb trail.
Un lavoro lento, ripetitivo e ad altissimo rischio.
Ed è qui che entra in gioco Claude.
Come Claude ha costruito la rotta
La NASA non ha semplicemente scritto un prompt. Prima di tutto ha fornito a Claude Code anni di dati contestuali del rover, incluse immagini satellitari e informazioni raccolte dai sensori. Solo dopo questo addestramento mirato, l’AI ha iniziato a lavorare.
Claude ha suddiviso il terreno in segmenti da dieci metri, costruendo una sequenza di waypoint, rivedendoli e correggendoli passo dopo passo. Un processo metodico, molto simile a quello umano, ma più veloce.
Gli ingegneri del Jet Propulsion Laboratory hanno poi verificato ogni istruzione usando le stesse simulazioni che impiegano ogni giorno. Il risultato? Poche modifiche minime, una delle quali dovuta al fatto che gli umani avevano accesso a immagini a livello del suolo non disponibili per l’AI.
Il vantaggio vero: tempo e continuità
Secondo la NASA, usare Claude in questo modo dimezza il tempo necessario per pianificare un percorso. Non solo. Rende le rotte più coerenti e riduce la necessità di formazione continua degli operatori.
Questo significa una cosa sola: più spostamenti, più dati scientifici, più analisi.
In altre parole, più Marte.
Un momento chiave anche per Anthropic
Il risultato è enorme anche per Anthropic. Solo un anno fa, Claude faticava a completare Pokémon Rosso. Oggi pianifica un tragitto su un altro pianeta.
Il salto non è solo tecnico, è simbolico. Dimostra che i modelli linguistici non sono limitati a testo, codice o chatbot. Possono diventare strumenti operativi in contesti critici, se integrati con attenzione e supervisione umana.
Perché questa notizia conta davvero
La NASA non sta vivendo un momento semplice. Tagli al personale, budget sotto pressione e obiettivi sempre più ambiziosi, come il ritorno sulla Luna con una forza lavoro ridotta rispetto all’era Apollo.
In questo contesto, un’AI che libera tempo e riduce carico operativo non è un lusso. È una necessità.
E se oggi Claude aiuta Perseverance a muoversi nel cratere Jezero, domani potrebbe permettere a sonde e rover di esplorare zone del sistema solare dove l’intervento umano diretto sarà impossibile.
Non è fantascienza. È già iniziato.
Ti fideresti di un’AI per prendere decisioni critiche come questa? Scrivilo nei commenti e dimmi dove secondo te l’intelligenza artificiale dovrebbe fermarsi.
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