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2025-01-01 04:05:00
キース・バトン著|2025 年 1 月
科学者、初期対応者、環境監視員は賢いですが、どこで火山が噴火するか、山火事が発生するか、藻類が爆発するか、船が違法にビルジを洗い流すかを常に予測できるほど賢くはありません。彼らのいずれかが衛星通信事業者にリクエストを出し、現場の画像を受け取るまでに、数時間から数日が経過します。
「エンドクライアントに役に立たないものを提供しただけでなく、衛星の貴重なコンピューティングと電力の予算も無駄にしたことになります」と、ダブリンに本拠を置く衛星ソフトウェア開発会社 Ubotica の CEO、Fintan Buckley 氏は言います。この問題を解決するために人工知能を人工衛星に搭載したいと考えています。
NASA が資金提供するカリフォルニアのジェット推進研究所との 632,000 ドルの契約に基づき、ウボティカは動的ターゲティングを実証する予定です。このとき、衛星のカメラが衛星の進路の前方を監視し、宇宙船が衛星上空を通過するときに展開するイベントを自動的に検出して焦点を合わせます。 JPL の AI グループの共同責任者である Steve Chien 氏によると、これを行うことが公に知られている唯一の衛星は、日本の温室効果ガス観測衛星である GOSAT-2 です。
今年の日付未定から、3月に打ち上げられた6ユニットのキューブサットであるCogniSAT-6に搭載されたJPLのさまざまなAIエージェントのうち2人が自律的に衛星を発見し、高解像度の画像を撮影するよう方向を変えることを試みる予定だ。火山活動や山火事を示す「熱異常」の画像。それができれば、この偉業は10月、11月、12月に実施された実験を超える一歩となるだろう。同じエージェントと JPL および Ubotica の追加エージェントは、スペインの洪水や海上の船舶など、画像内の特定のイベントを認識しました。違いは、衛星の方向を変更する試みが行われなかったことです。一方、Ubotica の AI は、単一の画像を分析することで、アラブ首長国連邦のコール ファカン港外にある 142 隻の船舶を「数分以内に」特定しました。
今後の試験がどのように機能するかは次のとおりです。英国の会社オープン・コスモスが運用する CogniSAT-6 は、火山活動地域などの一般的な目標地域に向けて飛行し、JPL エージェントが活動を検出できるかどうかを確認します。衛星に搭載された 1 台の全光スペクトル カメラが前方を見て画像を撮影します。 JPL は、火山地域から放射される可視赤外光など、特定の特徴を探すようにすべての AI エージェントを訓練しました。トライアル中、エージェントは Ubotica の SPACE:AI ソフトウェアおよびハードウェア上で実行され、先読み画像を分析します。
エージェントが探している特定の特徴を見つけた場合、衛星が秒速 7.5 キロメートルでターゲットの上を通過するときに、先読み画像が撮影されてから 50 秒以内にカメラの向きを変更し、より微調整された画像を撮影します。 50秒の目標は、エージェントが画像の分析に10分を要した2024年の試験を上回ることになる。
JPLは他のAIエージェントとの追加試験を計画しているが、これも日程は未定である。その中には、雲を発見し嵐を識別する訓練を受けたエージェント2人がおり、写真を撮ってはいけないほど雲が衛星の視野を遮っているかどうかを判断する任務を負う。これらのエージェントは、嵐の位置を特定し、高度 500 キロメートルから嵐の高解像度写真を撮影する能力についてもテストされます。これにより、赤道上空 35,000 キロメートルの軌道に固定されている NOAA の静止衛星による写真よりも詳細な写真が撮影できるようになります。上。
JPL の科学者がエージェントを評価できるように、先読み画像とオーバーヘッド画像はすべて保存されます。
将来の動的ターゲティングの反復では、2 台目の低電力先読みカメラを備えた衛星を使用したり、嵐の画像化シナリオにおける NOAA 衛星などの他の衛星によって捕捉された画像を分析したりする可能性があるとチエン氏は述べています。
キース・バトンについて
キースはC4ISRジャーナルとヘッジファンド・アラートに寄稿し、世界的な信用危機のきっかけとなった2007年のベアー・スターンズのヘッジファンド爆破事件のニュースを伝えた。彼はニューヨークに拠点を置いています。
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