IBMは、天文学者が宇宙ゴミをより適切に処理できるようにし、スタートアップ企業がキューブサットの群れで地球を周回することを奨励することを期待して、オープンソースの人工知能プロジェクトを2つ公開した。
宇宙状況認識（SSA）プロジェクトは、人工宇宙物体（ASO）（人間が軌道上に打ち上げた物体を指す専門用語）を研究対象としています。IBMは、テキサス大学の航空宇宙工学准教授であるモリバ・ジャー氏と協力し、ASOの軌道を予測する2つのモデルを開発しました。
物理ベースシステムとされる最初のモデルは、これらの天体の軌道が地球から時間の経過とともにどのように影響を受けるかをモデル化します。ジャー氏はThe Register紙に対し、ASOは海中の船のように宇宙空間を移動しますが、海流ではなく重力の影響によって天体が誘導されていると述べています。2つ目のモデルは、機械学習アルゴリズムを用いて物理ベースシステムによる軌道計算の誤差を予測し、その誤差をフィードバックして後者のモデルを改良します。
全体的な目標は、ASO の軌道を予測し、2 つの破片が互いに衝突する危険があるかどうかを判断することです。
ハリケーンの強さを予測できるAIが登場。心配しないでください。NASAが開発したので、おそらく実際に機能するでしょう。
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ジャー氏によると、SSAプロジェクトのモデルはまだ実運用段階には至っていないものの、将来的にどのようなことが可能になるかを示すデモンストレーションにはなるとのことだ。彼は最終的に、ウェブポータルのような機能を持つASO予測ツールを構築したいと考えている。「天文学者は特定の天体を検索し、興味のある経度と緯度のデータをアップロードできます」と彼は語る。「そして、そのデータを使ってナレッジグラフを検索し、その天体が将来どのように移動すると予測されるかを示す動画や視覚化データのようなものを返します。」
しかし、それを実現するには、彼が「宇宙領域デジタルツイン」と呼ぶ単一のモデルで、すべてのASOをシミュレートする必要があります。Jah氏は、IBMのオープンソースSSAプロジェクトが天文学者の参加を促し、これらの天体を詳細に記述するデータを共有することで、より優れたモデル化が可能になることを期待しています。「ASOには分類体系がありません」と彼は言います。「宇宙飛行士の手袋や衛星のナットやボルトなど、宇宙には様々なものがあります。しかし、形状や材質といった様々な特性を考慮した代表的なモデルは存在しません。」
このソフトウェアは、かなりの計算負荷を伴います。IBM Space Tech Hubのエンジニアたちは、16基のIntel Xeonプロセッサーコア、120GBのRAM、そしてそれぞれ16GBのRAMを搭載した2基のNvidia Tesla V100 GPUを搭載した、IBMのベアメタルクラウドサーバー1台を使用して、モデルのトレーニングと実行を行いました。
さあ、もっと載せましょう！
最後に、KubeSat プロジェクトは、小型の CubeSat の群れの行動と、衛星群内の衛星が互いに通信する方法をシミュレートするためのツール セットです。
ソフトウェアは、軌道をマッピングすることで、小型衛星同士や地上管制局へのデータ送信方法に自動的に制限を設けることができます。KubeSatフレームワークには、衛星間の通信手段としてメッセージングサービスを構築するためのコードも含まれており、強化学習アルゴリズムを用いて最適化することができます。
IBMは声明で「宇宙産業のイノベーションはこの枠組みから恩恵を受けることができる」と述べた。
このフレームワークを多くの衛星群の基盤ソフトウェアとして使用することで、特定のユースケース向けの強化学習モデルを構築できます。これらの衛星群間の連携と通信は自律的に行われ、必要に応じて衛星群を統合または分離することができます。このモジュール式の衛星群構築は、当社のソフトウェアの主要コンポーネントであり、当社のソフトウェアを利用する衛星が最大限の効果を発揮することを可能にします。
KubeSatフレームワークは、Big Blueのエンジニアとスタンフォード大学の学生によって開発されました。私たちが連絡を取った際、IBMはそれ以上何も付け加えることができませんでした。®
