NASAが火星探査でClaudeを活用、宇宙機の自律運用へ実証進む

宇宙で相次いだAI実証

昨年12月、NASAのジェット推進研究所（JPL）はAnthropicのClaudeモデルを使い、火星探査車パーサヴィアランスの走行計画を2回立てました。原文によれば、計画は人間が経路を確認・調整したうえで宇宙機にアップロードされています。つまり宇宙機自身が判断したのではなく、地上での計画作業をAIが支援した形です。

その後も実証は続いています。5月にはNASAとIBMが圧縮したAIモデルを国際宇宙ステーション（ISS）と衛星に搭載し、軌道から洪水や雲といった対象を識別しました。原文はこれを、同種のモデルとしては宇宙で初めて実証されたものと位置づけています。7月にはISSの宇宙飛行士が大規模言語モデル（LLM）を使い、保全手順に関する質問への応用を試しました。

自律性が求められる理由

宇宙機は何十年も前から自律的に運用されています。ただし自律はあくまで補助的な位置づけで、支配的な設計思想ではありませんでした。理由の一つは、宇宙工学が「振る舞いを予測できるシステム」を重視してきたことです。NASAのソフトウェア・ロボティクス・シミュレーション部門で元部長を務めたロバート・アンブローズ氏は、自律はしばしば決定論的な結果を返さず、同じ状況でもそこに至る経路によって振る舞いが変わると指摘しています。

アンブローズ氏は、オライオン宇宙船やロボナット2（2011年に宇宙へ行ったヒューマノイドロボット）などで自律システムに携わってきました。同氏によれば、試験の複雑さはその試験自体の自動化によって管理できるといい、「自律の課題を自律で戦った」と述べています。また、木星の氷に覆われた衛星エウロパのように地球から遠いミッションでは、噴出するプルームに宇宙機が突入する判断を地上が下すのは間に合わず、本物の自律性がなければ「まったく不可能」だとしています。

地上のAIは通用しない

地上のAIとロボティクスの進歩を宇宙に持ち込む動きもあります。Icarus Roboticsは宇宙向けの「ロボット労働力」を開発しており、その一つが自由飛行型ロボットシステムの「Joy」です。Joyはカナダで無重力試験を終え、ISSへの配備が計画されており、初期タスクとしてモジュール間で貨物バッグを運ぶことが想定されています。同社はまず遠隔操作から始め、そのデータを使って最終的にロボットが自律的に働けるよう訓練する計画です。

課題は、地上で学習したモデルがそのままでは通用しないことです。共同創業者でCTOのジェイミー・パーマー氏は、地上では机から物を押し出せば落下するが軌道上では動き続けると説明し、最新のGeminiロボティクスモデルやフィジカルインテリジェンスのモデルを無重力に置けば即座に失敗すると述べています。運用環境の実データがほとんどないため、同社は微小重力下での実演と地上のシミュレーション・試験を組み合わせて自前のデータセットを作っています。共同創業者でCEOのイーサン・バラハス氏は、そのまま使えるデータセットは「今日は意味のある形では存在しない」と話しています。

リスク管理と業界の変化

問題は宇宙機に自由を与えること自体ではなく、そのリスクをどう管理するかです。テキサス大学オースティン校の教授で自律性センター所長を務めるウフク・トプチュ氏は、宇宙アプリケーションの自律性がこれほど少ないことに驚いたと述べ、人間の関与が難しく、リスクが高く、素早い判断が要る場所こそ自律が必要だと指摘します。同氏は、自律システムが決して誤らないことを保証するのは目的になり得ず、制約の多い用途から始めて振る舞いを学び、適用範囲を段階的に広げるべきだとしています。

宇宙産業の構造も変わりつつあります。かつては少数の政府機関が数十年がかりでミッションを設計・運用していましたが、現在は民間企業がより多くの宇宙機を軌道に投入し、開発と打ち上げのサイクルは速くなっています。トプチュ氏は「宇宙はかつて非常に遅いイノベーションサイクルだった」と述べ、状況が変わったと指摘します。ただし原文の時点では、生成AIに宇宙機の制御を委ねられるだけの信頼性はまだないとされています。