キュリオシティ探査車と他の宇宙船は自ら考えることを学んでいる

地球と火星の間で信号が伝わるのには最大 24 分かかります。どの岩石を掘削するか迷っている火星探査車の場合、新しい場所の画像を NASA に送信し、その後、出発命令を受け取るまで少なくとも 48 分待つことになります。これは、26 億ドルかけて構築されたロボットにとっては、かなりのアイドル時間です。

そのため、エンジニアたちは宇宙船に自ら決定を下す能力をますます与えつつある。宇宙ロボットは以前から、たとえば電力使用量の調整など、特定の搭載システムを制御できていたが、人工知能によって現在では、探査機や軌道周回機に科学データを収集・分析し、人間の介入なしに地球に送る情報を決定する能力を与えている。

2016 年 5 月以来、NASA はキュリオシティ探査機で自律システムをテストしています。新しいレポートによると、AEGIS (Autonomous Exploration for Gathering Increased Science) と名付けられたこの新しいシステムはうまく機能しており、科学的発見を加速させる可能性を秘めています。

「現在、火星にはロボットが生息しています」と、ジェット推進研究所のAEGISソフトウェアチームの一員であるレイモンド・フランシス氏は言う。「そのうちの1つは、レーザーで何を照射するかを自分で判断できるほどの人工知能を備えています。」

AEGIS には 2 つの役割がある。1 つ目は、面白そうな岩石を選び、キュリオシティの ChemCam に指示してその岩石にレーザーを照射し、岩石を蒸発させて組成を分析することである。NASA の管制官は通常、キュリオシティが新しい地点に移動した後に AEGIS を使用するようにプログラムする。地球が新しい地点で探査機の周囲にあるものを学習し、新しいコマンドを送信するにはしばらく時間がかかるため、AEGIS は探査機が待機している間に科学的測定を行えるようにする。

「走行後の期間、探査車は移動しており、地球上の誰もまだその位置を確認していません」とフランシス氏は言う。「そのため、探査車は火星のどこをターゲットにするかを決定できなければなりません。地球上の誰もその状況を把握できないからです。」

科学者たちは AEGIS に岩盤の見分け方を教えた。岩盤には火星の過去の生命維持能力に関する手がかりが含まれているため、科学者たちは岩盤に興味を持っている。そして 93 パーセントの確率で AEGIS は人間が選んだのと同じターゲットを選んだが、1 時間ほどの遅れはなかった。これは、NASA を待つ間に ChemCam がランダムにターゲットを選んでいた過去の測定結果と比べると大きな進歩だ。それらの分析では、最良のターゲットを捉えたのはわずか 24 パーセントの確率だった。

探査機をターゲットし、照射し、発見物を分析するのに約 90 ～ 105 秒かかるため、NASA が新しい指示を出す頃には探査機はすでに完成している。ただし、キュリオシティのバッテリー残量が少なくなったり、すでに地球に転送するにはデータが多すぎる場合には、チームは AEGIS を実行しないことを選択する。

キュリオシティの使命は、火星のゲールクレーターの歴史を理解し、かつて生命を維持できたかどうかを調べることです。「そのためには長期調査が必要です」とフランシス氏は言います。「AEGIS は、欠落部分を埋めることで調査をより充実したものにします。先週の時点で、調査が行われなかった場所が約 90 か所にまで増えました。その成果の多くはまだ発表されていません。」

AEGIS の 2 番目の仕事は、ChemCam の目標を修正して、岩石の非常に小さな特徴を分析したいときに人間の操縦者を支援することです。NASA が最初の試みで目標に届かなかった場合、探査車はすぐに立ち去る必要があるため、測定結果は永久に失われることになります。あるいは、NASA が 2 回目の試みを待つ間に、丸 1 日分の作業が無駄になる可能性もあります。

照準修正システムは数分ほど作業を遅らせる可能性があるが、NASAがこれを使用した2回では、目標を外していたはずの射撃を修正し、無事に任務を終えることができた。

AEGIS ソフトウェアはもともと 2010 年にオポチュニティ探査車向けに開発され、岩石の識別と写真撮影に役立てられました。それ以来、「特定の物質を識別する能力が向上しました」とフランシス氏は言います。チームはまた、ターゲットの指向、選択、追跡測定の開始に柔軟性を追加することにも取り組んでいます。

そして、NASA の次の探査車が 2020 年に火星に着陸すると、マストに搭載されたあらゆる機器で AEGIS 誘導測定を行うことができるようになる。これには、ChemCam に似ているが結晶構造を分析するラマン分光計や、遠隔操作できる可視および赤外線分光計などの機能が追加されている SuperCam も含まれる。「つまり、2020 年には AEGIS で指示できる一連の機器が揃うことになる」とフランシスは言う。

火星を超えて

『サイエンス・ロボティクス』誌の2番目の論文では、ジェット推進研究所の人工知能グループのスティーブ・チエン氏が、インテリジェントシステムがどのように宇宙探査の新時代を切り開いているかを詳しく説明している。

地球を周回する衛星はすでに雪と水や氷を区別し、それらの変化に気づくことができる。衛星は収集した画像を分析し、火山の噴火や火災、洪水などの異常な現象を検知し、新しい画像やデータを収集して対策を講じることができる。地球から離れた宇宙船の場合、コマンドを待たずに済むため、火星の砂塵旋風や彗星から噴出するガスの噴出などの短命な現象を研究しやすくなる。

情報を地球に送り返すための帯域幅が必ずしも十分にあるわけではないため、今日の宇宙船は収集したデータを解釈し、どの情報が地球に送り返すのに十分重要であるかを判断することができます。

AI システムはアイドル時間を減らすだけでなく、新しい機能も提供します。「将来的には、軌道探査機、ローバー、航空機が自律的に組織化、連携し、遠く離れた世界をより良く探査できるようになります」と Chien 氏は書いています。翻訳すると、スウォームボットになります。他の惑星で。

また、ロボットの自律性がなければ、内部の海が生命を維持できるかもしれないエウロパのような惑星の探査はほぼ不可能だろう。木星の軌道上にあるこの衛星は地球から非常に遠いため、時間差は火星の場合よりもずっと大きい。さらに困難なことに、エウロパの放射線は激しいため、宇宙船は電子機器が壊れるまで限られた時間しか月の表面で生き残れないだろう。そのため、自分で判断できるロボットがエウロパでは鍵となるかもしれない。

しかしフランシス氏は、自律型ロボットを表面に送り込む前に、この氷の衛星についてさらに多くの情報が必要になると警告する。「エウロパの表面がどのような様子なのか、まだわかっていないことがたくさんあります。その環境がどのような様子なのかをよりよく理解できれば、そこで適切に機能する視覚システムを開発できるでしょう。」

そして、それは表面だけのことだ。NASA は、何マイルもの氷の下に埋もれたエウロパの内部海を実際に覗き見たいと考えている。そのような状況では、生命探査ロボットはおそらく人間の介入なしに数日、数週間、あるいは数か月間探査する必要があるだろうと Chien 氏は指摘する。

「これは本当に、本当に未踏の環境についての話です」とフランシス氏は言います。「ロボット システムを、これまで行ったことのない場所で機能させるのは本当に難しいことです。特に、ロボットが自ら科学的測定を選択する場合はそうです。それに対処する方法はいくつかあります。たとえば、異なるものを検出する方法や、環境内にあるさまざまな種類のものを分類して学習する方法などですが、これらはすべて、まだ開発が必要なものです。」

最も近い隣の恒星系であるアルファケンタウリにロボット探査機を送ることになったら、同じような問題に直面することになるだろう。この場合、地球との通信には往復で 8 年かかるため、宇宙船は完全に自力でその系 (居住可能な惑星があるかもしれない) を探査しなければならない。

こうしたミッションを開始できるようになるまでには、まだ長い道のりがあることは明らかだが、チエン氏は希望を抱いている。「今日の AI のイノベーションは、こうした自律性を現実のものにするための道を切り開いている」とチエン氏は書いている。