NASAは、赤い惑星での生命の兆候をセンサーデータから選別し、関連する測定値を自動的に地球に送信することができる火星探査機AIシステムを開発しています。
NASAゴダード宇宙飛行センターが率いるチームは、概念実証研究の一環として機械学習アルゴリズムを考案し、将来の火星のトランドルロボットが収集したビットやバイトをすべて宇宙に投げ出すのではなく、どのデータを地球に送信するかを分析し選択して送信できるかを示すことで、時間と帯域幅を節約できるとしている。
「こうした無人ミッションから得られるのは大量のデータです。数億キロメートルにわたってデータを送信することは、さまざまな環境では非常に困難で、非常に費用がかかります。言い換えれば、帯域幅が限られているのです」とNASAゴダード宇宙飛行センターの客員科学者、ビクトリア・ダ・ポイアン氏は述べた。
「地球に送信するデータの量を優先する必要がありますが、その際に重要な情報が失われないようにする必要もあります。」
研究チームは、ESAとロスコムスが構想し、2022年に赤い惑星へ向かう予定のエクソマーズ・ロザリンド・フランクリン探査車をベースに試作品を作成した。米国の科学者らは、火星の土壌中の化学物質を嗅ぎ分ける質量分析計である探査車の火星有機分子分析装置（MOMA）から生成されると予想されるデータを使ってAIを訓練した。
具体的には、地球上での試験中にMOMAが取得した21,000件の実験スペクトルから化学的特徴を検出するようニューラルネットワークを訓練しました。このソフトウェアは既知の化合物を95%の精度で分類することができました。ダ・ポイアン氏は今週開催されたバーチャル・ゴールドシュミット地球化学会議で、この取り組みの詳細を発表しました。
非常に難しいハードウェアの問題
念のため言っておきますが、この開発中の機械学習コードはロザリンド・フランクリン探査機では動作しません。その代わりに、このAIは将来の次世代ロボットに搭載されることが期待されています。「現時点では、探査機にはデータ分析用の機械学習（アルゴリズム）を実行するソフトウェアは搭載されていません」と彼女はThe Register紙に語りました。
「MOMA生命探査装置が生成するデータは、収集当初は解釈が難しい」と、このプロジェクトに携わるNASAの主任システムエンジニア、エリック・ライネス氏は説明する。「『ここに生命を発見した』と叫ぶわけではないが、分析が必要となる可能性を示してくれるだろう。」
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「私たちは、システムが科学者に指示を与えることを目指しています。例えば、私たちのシステムは『このサンプルが現実世界のサンプルと一致していることは91％の確信度で、2018年7月24日に検査されたサンプルに類似したリン脂質であることは87％確信しています。これがそのデータです』と言うかもしれません。」
このような AI を火星で実行するには、宇宙機関は、予備電力を使い果たすことなく機械学習アルゴリズムを実行でき、データを地球に送り返して超高速コンピューターで処理するよりも高速かつ効率的に実行できる、かなり強力なハードウェアを送る必要がある。
「長期的な目標達成に向けて、搭載アルゴリズムを実行できるハードウェアを備えることは大きな課題であり、搭載する機器にはより高性能なコンピュータが必要になる」とダ・ポイアン氏はエル・レグ紙に語った。「CPUを集中的に使用する部分はネットワークのトレーニングなので、地上でネットワークをトレーニングし、トレーニング済みのネットワークを探査機に送信するという方法も考えられる。この方法であれば、探査機に必要な計算能力は少なくて済むだろう。」
「一方、NASAは、現世代よりもはるかに強力な宇宙飛行ミッション用の次世代コンピューターの開発に取り組んでいる。」
ロザリンド・フランクリン火星探査車は、試験中に着陸用パラシュートが故障したため、打ち上げが2年延期されました。現在は2023年に火星表面に着陸することが期待されています。®
