宇宙は常に人類探査の最後のフロンティアと考えられてきた。今やそれは人工知能にとっても最後のフロンティアになりつつある。
12月、NASAのジェット推進研究所は、探査車Perseveranceの2つの走行ルートの計画にAnthropicのClaudeモデルを適用した。人間の計画担当者が、アップロード前にルートを確認し修正した。
5月、NASAとIBMは圧縮されたAIモデルを国際宇宙ステーションと衛星に配置した。それは軌道上から洪水と雲を識別した——宇宙におけるこの種の試験としては初めてのことだ。
7月、ISSの宇宙飛行士たちは、保守手順に関する質問に答えるために大規模言語モデルをテストした。
これらの実験は宇宙工学における転換を反映している。何十年もの間、地上のエンジニアたちは宇宙における機体の動作を精密に定めてきた。今や研究者たちは、生成AIのような非決定論的システムが、環境の解釈とタスクの計画において機体に柔軟性を与えうるかどうかを検証している。
NASAのソフトウェア、ロボティクス、シミュレーション部門の元責任者であるロバート・アンブローズはこう指摘する。エンジニアたちは常に非決定論的な結果を避けてきた。なぜならシステムの挙動は、その状況に至るまでの経路に依存するからだ。
しかし、木星の衛星エウロパにおける水プルームへの突入のようなミッションでは、即座に判断を下す必要がある——地球からの信号は遅すぎるのだ。「真の自律性なしには、これはまったく不可能だ」とアンブローズは言う。
Icarus Robotics社は、自由飛行型ロボットシステムJoyを開発している。カナダでの無重力試験を経て、モジュール間で貨物を移動させるためにISSへ送る計画だ。同社はまず遠隔操作から始め、自律動作の学習のためのデータを収集する。
問題は微小重力の物理にある。地球上で訓練されたモデルは、宇宙ではすぐに失敗する。実環境からのデータはほとんどなく、同社はシミュレーションとテストから独自のデータセットを構築している。
テキサス大学オースティン校のウフク・トプチュはこう強調する。目標はエラーがないことを保証することではない。限られた用途から始め、システムの挙動を研究し、徐々にその使用を拡大していく必要がある。
宇宙における商業ブームはイノベーションを加速させている。ミッションはかつてないほど速く開発され、打ち上げられている。
