NASAは、新しいクレーター探索AIシステムが、火星でこれまで見られなかった隕石衝突の証拠を初めて発見したと発表した。衝突現場と思われる場所の特定に、人間が通常40分かかるのに対し、このシステムはわずか5秒しかかからなかった。
アメリカの宇宙機関（NASA）の火星探査機（MRO）は、14年以上にわたり火星を周回しながら撮影を続けており、探査機が捉えた過去の画像と最新の画像を比較することで、隕石の衝突によって形成されたクレーターの発見を目指している。問題は、撮影された画像を地球に転送後、MROのカメラから送られてきた1枚の画像を分析し、詳細な調査が必要な衝突現場を特定するのに1時間近くかかるのに対し、人工ニューラルネットワークならわずか数秒で同じ作業を実行できることだ。
「AIは科学者のような熟練した分析を行うことはできません」と、NASAのコンピューター科学者キリ・ワグスタッフ氏は木曜日に述べた。「しかし、この新しいアルゴリズムのようなツールは、彼らのアシスタントとなることができます。これは、人間とAIの『研究者』が協力して科学的発見を加速するという、刺激的な共生への道を開くものです。」
さあ、ご覧の通り…機械学習ソフトウェアが捉えたクレーター群。クレジット：NASA/JPL-Caltech/アリゾナ大学。クリックして拡大
衝突の可能性のある地点が特定されると、探査機に搭載された超高解像度画像科学実験装置（HiRISE）と呼ばれるカメラが、衝突地点の確認に使用されます。この装置は非常に高い解像度を誇り、NASAの探査車キュリオシティの軌跡も捉えることができます。
そして今回、研究チームのAIは、2010年3月から2012年5月の間に形成された、直径約13フィート（4メートル）の小さな衝突クレーターと思われる一群を特定した。
ここまで到達するために、NASAジェット推進研究所のコンピュータ科学者のチームは、クレーターを検出するための分類器を構築し、6,830枚の画像でモデルをトレーニングしました。画像の中には火星表面の既知の窪みが含まれているものもあれば、クレーターが全く含まれていないものもありました。
次に、訓練されたモデルをスーパーコンピュータに展開し、NASAが軌道上のカメラから撮影した11万2000枚の画像を高速処理しました。NASAのコンピュータ科学者、ゲイリー・ドラン氏は、「11万2000枚以上の画像を、多数のコンピュータに分散処理しなければ、妥当な時間内に処理することは不可能です」と述べています。「この戦略は、問題を並列に解けるように小さな部分に分割することです。」
「まだ発見されていない衝突は、おそらくもっとたくさんあるでしょう」と、NASAと米国ブラウン大学の科学者、イングリッド・ドーバー氏は付け加えた。「今回の進歩は、MROのようなベテランミッションを現代の分析技術を用いてどれだけの成果を上げられるかを示しています。」
アメリカの宇宙機関は、将来的には地球上の科学者にデータを渡さずに宇宙船内で画像処理を実行できるようになることを期待しています。しかし、そのためには、宇宙で合理的な消費電力で推論を実行できる、耐放射線性に優れた特殊なハードウェアが必要です。®
