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特集「宇宙に挑む人工知能技術」にあたって

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Academic year: 2021

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326 人 工 知 能  29 巻 4 号(2014 年 7 月) 2013年 9 月,新型固体燃料ロケットイプシロンの打 上げ成功に日本中が沸く中,我々 AI 研究者はあること に衝撃を受けていた.イプシロンが世界初の人工知能搭 載のロケットであることがニュースで伝えられ,インタ ビューや特集番組ではプロジェクトマネージャの森田泰 弘教授が繰返しイプシロンにおける人工知能技術の貢献 を強調したのである.「人工知能が宇宙開発に貢献した.」 このことの重大さを認識した編集委員会は,会長の意向 も直々に受けて,すぐに本特集を企画した. ところで,本誌で宇宙関連の特集が組まれるのは今回 が初めてではない.2006 年 1 月号の「宇宙開発と AI」は, 「人工知能は宇宙開発に貢献できるか」というテーマで, 主に AI 研究者の立場から宇宙開発のさまざまな課題へ の取組みを紹介した.それから約 5 年後,2011 年 3 月 号の「宇宙探査と人工知能」では,「宇宙の起源の解明 に人工知能は寄与できるのか?」というテーマで,帰還 直後の「はやぶさ」を中心に,探査機の自律化技術や小 惑星観測データの処理技術などが紹介された. 過去 2 回の特集に共通するのは,「どうしたら AI は 宇宙開発に貢献できるのか」という問題意識である.そ の背景には,現場では AI 技術に対する待望論は強いの に,極度に高い安全性・信頼性要求の壁に阻まれて,思 うように利用が進んでいないことがある.基本的には, この問題意識は現在でも変わっていない.本特集の多く の記事も,こちらから要望したわけではないにもかかわ らず,「なぜ,宇宙開発の現場で人工知能がそれほど使 われていないのか」という問題を論じている.しかし一 方で,イプシロンの影響も受け,「宇宙で AI は使える はずだ」あるいは「宇宙で AI が使える部分はどこか?」 という意識の高まりも同時に感じられる点が過去の特集 との違いである.これを受けて,特集タイトルを「宇宙 に挑む人工知能技術」とした. 以下,本特集に寄稿された各解説論文を紹介する. まず,照井氏らには,年内の打上げが予定されている, はやぶさ 2 の小惑星近傍での自動・自律機能について 解説していただいた.初号機はやぶさと同様,多くの科 学的・技術的成果が期待される国民的宇宙プロジェクト では絶対的な信頼性が要求され,安易に「想定外」を語 ることは許されない.困難なミッションにおいて本当に 必要な自動化・自律化機能が何か,また,どう実現され ているかについて述べられている. 続いて,福島氏に,JAXA 宇宙研究所で検討されてい る小型科学衛星 DESTINY における知能化・自律化技 術と,それを支えるスクリプト運用について解説してい ただいた.はやぶさ 2 とは対照的に,次世代技術の検 証を目的とする DESTINY では,臨機応変にコマンド の順序を入れ替える動的計画変更など,従来の探査機に はなかった先進的機能が盛り込まれている.また,冒頭 で宇宙機知能化研究の経緯や課題についても明快にまと められている. 船瀬氏らには,東京大学を中心に開発が進められてい る超小型深宇宙探査機 PROCYON の解説と,将来の宇 宙機に必要とされる「レベル 2」の自律化実現に向けて, AIコミュニティへの期待を述べていただいた.従来よ りもはるかに低いコストでの深宇宙探査を目指す本ミッ ションが先駆けとなって,AI 技術が積極的に採用され るようになることを期待したい. 上田氏らには,国際宇宙ステーションで実施された宇 宙飛行士の船外活動支援ロボット実証実験 REX-J の知 能化技術について解説いただいた.無人探査機よりもさ らに高度な安全性・信頼性が要求される有人ミッション では,危険回避のための予測機能が最重要であることが 論じられている.著者らはやや遠慮がちに,「広義の」 知能化と呼んでいるが,これも間違いなく AI 技術の一 つであろう. 本特集最後の記事では,横矢氏らに,リモートセンシ ング分野で導入が進むハイパースペクトルデータの知的 処理技術について解説いただいた.膨大な観測データか ら人間にとって有用な情報を獲得することを目的とする この分野では,機械学習や画像・パターン認識の最新技 術が投入されており,現在のところ AI 技術が最も活用 されている宇宙関連分野といえる. 以上のように,宇宙における AI 技術の利用は,ゆっ くりと着実に進んでいる.気の早い話だが,次回の本誌 の宇宙特集では,今回紹介した各ミッションの成果や, 残念ながら今回は扱うことができなかったイプシロンロ ケットとともに,「宇宙で AI 技術がどのように貢献で きたか」を紹介できると期待している.

特集「宇宙に挑む人工知能技術」にあたって

矢入 健久

(東京大学)

参照

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