AI が Perseverance Rover の自律走行を強化

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、「今回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を示し、私たちが他の世界を探索する方法を広げるものです」と述べた。 「このような自律型テクノロジーは、ミッションをより効率的に運用し、困難な地形に対応し、地球からの距離が伸びるにつれて科学的利益を増やすのに役立ちます。これは、チームが実際の運用に慎重かつ責任を持って新しいテクノロジーを適用している強力な例です。」

火星は遠く離れており、地球と火星の間の往復信号には約 25 分の遅れがあります。つまり、いずれにせよ、探査機は短期間だけ単独で動作することになります。

遅延はルート計画プロセスを形成します。ここ地球上のローバーの運転手は、画像と標高データを調べて、通常は 100 メートルを超えない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、そこからいくつかの周回衛星の 1 つに送信され、その後パーサヴィアランスに中継されます。 (Perseverance 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 Claude 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たパスを生成しました。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。以前のモデル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が Perseverance に送信される前に、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、チームが地球上で問題を解決したり、このような状況に対処したり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 はキュリオシティ用にもバージョンを持っています。

「生成 AI の基本要素は、惑星外走行における自律ナビゲーションの柱である知覚 (岩や波紋を見る)、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) を合理化する上で大いに期待できます」と JPL の宇宙ロボット工学者であり、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 ヴェルマ氏は述べています。 「私たちは、生成 AI やその他のスマート ツールが、オペレーターの作業負荷を最小限に抑えながら地表探査車がキロメートル規模のドライブを処理できるように支援し、膨大な量の探査車の画像を精査することで、科学チームに興味深い地表の特徴を知らせる日に向かって進んでいます。」

AI は私たちの生活の中で急速に普及しており、必ずしも強力なユースケースを持たない場所にも現れています。しかし、これは NASA が AI の時流に乗っているわけではありません。彼らはしばらくの間、必要に迫られて自動ナビゲーション システムの開発を行ってきました。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動作するため、不確実性が増大することです。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、忍耐力が助けなしでどこまでできるかが制限されます。

NASA/JPL は、Perseverance が AI を使用して再位置特定する方法にも取り組んでいます。主な障害は、軌道上の画像と探査機の地上の画像を照合することです。 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と思われます。

AI が惑星探査においてより大きな役割を果たすようになるのは明らかです。次の火星探査車は、より高度な自律航行やその他の AI 機能を備え、現在のものとは大きく異なる可能性があります。火星での探査範囲を拡大するために探査機が放った飛行ドローンの群れの構想はすでに存在している。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。

「地球の地上だけでなく、NASAのエンジニア、科学者、宇宙飛行士の集合知によって訓練された探査車、ヘリコプター、ドローン、その他の地表要素のエッジアプリケーションにもインテリジェントシステムがあることを想像してみてください」とJPLの探査システムオフィスマネージャーのマット・ウォレスは述べた。 「これは、人類が月に永続的に滞在し、米国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。」