12 月、NASA は自律型地上探査機に向けて、さらに小さな一歩を踏み出しました。デモンストレーションでは、Perseverance チームが AI を使用して探査機のウェイポイントを生成しました。パーサヴィアランスは 2 日に分けて AI ウェイポイントを使用し、人間の制御なしで合計 456 メートルを移動しました。

NASA長官のジャレッド・アイザックマン氏は、「このデモンストレーションは、私たちの能力がどれほど進歩したか、そして私たちが他の世界をどのように探索するかを示しています」と述べた。 「このような自律技術は、ミッションをより効率的に運用し、困難な地形に対応し、地球からの距離が離れるにつれて科学的成果を高めるのに役立ちます。これは、チームが慎重かつ責任を持って実際の運用に新しい技術を実装している強力な例です。」

火星は非常に遠くにあるため、地球と火星の往復信号には約25分の遅れが生じます。これは、いずれにせよ、探査機が短期間だけ単独で動作することを意味します。

遅延はルート計画プロセスに影響を与えます。地球上のローバーのドライバーは、画像と高度データを調べ、通常は 100 メートル以内の間隔で一連のウェイポイントをプログラムします。運転計画は NASA の深宇宙ネットワーク (DSN) に送信され、DSN はそれを複数の周回機の 1 つに送信し、その後パーサヴィアランスに中継します。 (永続化はバックアップとして DSN から直接通信を受信できますが、データ速度は遅くなります。)

AI が火星探査車のナビゲーションを強化

このデモンストレーションでは、AI モデルが火星偵察オービターの HiRISE カメラからの軌道画像とデジタル標高モデルを分析しました。 Anthropic の Cloud AI をベースにしたこの AI は、砂トラップ、岩場、岩盤、岩の露出などの危険を特定しました。次に、危険を回避する一連のウェイポイントによって定義される経路をプロットしました。そこからは、Perseverance の自動ナビゲーション システムが引き継ぎました。前任者よりも自律性が高く、走行中に画像や運転計画を処理できます。

これらのウェイポイントを Perseverance に送信する前に、もう 1 つの重要なステップがありました。 NASA のジェット推進研究所には、JPL の火星ヤードに「ビークル システム テスト ベッド」(VSTB) と呼ばれるパーサヴィアランスの「ツイン」があります。これは、チームが地球上の問題や同様の状況を解決するために使用できるエンジニアリング モデルです。これらのエンジニアリング バージョンは火星ミッションでは一般的であり、JPL にはキュリオシティ用のバージョンもあります。

JPLの宇宙ロボット研究者でパーサヴィアランス・エンジニアリング・チームのメンバーであるヴァンディ・ヴェルマ氏は、「生成AIの基礎は、惑星外での運転における自律航行の柱である知覚（岩や波を見る）、位置特定（現在地を知る）、計画と制御（最も安全な経路の決定と実行）の合理化において大きな期待を示している」と述べた。 「私たちは、汎用 AI やその他のスマート ツールによって、地上探査機がオペレーターの作業負荷を軽減しながらキロメートル規模のドライブを処理し、大量の探査車の画像を選別して、科学チームが関心のある地表の特徴にフラグを立てるのを支援する日に向かって進んでいます。」

AI は私たちの生活の中でますます普及しており、有力な使用例がない場所にも出現しています。しかし、NASA が AI の流行に乗っているわけではありません。彼らは必要に迫られて、しばらくの間自動ナビゲーションシステムを開発してきました。実際、パーサヴィアランスの主な運転手段は自動運転自律ナビゲーション システムです。

完全自動運転を妨げる要因の 1 つは、探査機が人間の支援なしでどのように動作するかであり、これにより不確実性が増大します。探査車が長く移動するほど、地表上の位置がより不確実になります。解決策は、地図上で探査機の位置を再設定することです。現在、人間がこれを行っています。しかしこれには、地球と火星の間の完全な通信サイクルも含めて時間がかかります。全体として、これにより、Perseverance が助けなしでどこまで到達できるかが制限されます。

NASA/JPL は、Perseverance が AI を再位置特定に使用できる方法にも取り組んでいます。主なハードルは、軌道上の画像と探査機の地上の画像を一致させることです。 AIがこれに優れるように訓練される可能性は非常に高いです。

AI が惑星探査において大きな役割を果たすことになるのは明らかです。次の火星探査機は、より高度な自律航法やその他の AI 機能を備え、既存の探査機とは大きく異なる可能性があります。火星まで探査範囲を広げるために探査機が放った飛行ドローンの群れに関する構想はすでに存在する。これらの群れは AI によって制御され、連携して自律的に動作します。

AI の恩恵を受けるのは火星探査だけではありません。土星の衛星タイタンへのNASAのドラゴンフライミッションでは、AIが広範囲に活用される予定だ。回転翼航空機が飛び回る自律航行だけでなく、自律的なデータキュレーションにも役立ちます。

「ここ地球上の地上だけでなく、NASAのエンジニア、科学者、宇宙飛行士の集合的な知識で訓練された探査機、ヘリコプター、ドローン、その他の地上要素に搭載された高度なアプリケーションでもインテリジェントシステムが利用されることを想像してみてください」とJPLの探査システム室マネージャーのマット・ウォレス氏は述べた。 「これは、人類が月に永続的に滞在し、アメリカを火星やその先へ連れて行くために必要なインフラとシステムを確立するために必要な、革新的なテクノロジーです。」