Классическая система слежения напоминает штурмана, прокладывающего курс по звёздам. Но стоит облакам закрыть небо — координаты начинают дрейфовать, а в данных нарастает энтропия — мера неопределённости. Новый алгоритм получает «второго пилота» — модуль, который непрерывно оценивает, насколько уверен основной навигатор в своих расчётах.
Когда предсказания начинают расходиться с реальностью, срабатывает сигнал: «звёзды сместились, пора уточнить карту». Такой самоконтроль похож на работу астрономов, которые при сбоях в фотометрии — замерах яркости перекалибровывают телескопы, или на автоматику транзитного метода — поиска планет по колебаниям света, запускающую дополнительную проверку.
Любопытно, что исходный метод — фильтр Калмана — вёл «Аполлоны» к Луне. Теперь нейросети учат его ориентироваться даже там, где не видно ни одной звезды. В итоге дроны и зонды становятся надёжнее в самой непредсказуемой среде без вмешательства человека.
Фильтр Калмана был настолько важным для программы «Аполлон», что его алгоритм вшивали в бортовые компьютеры для коррекции траектории в реальном времени.