家AstroForgeは、次の宇宙船を制御するためにAIを導入する
小惑星に到達し、安全に着陸し、完璧な機動を実行することはシンプルに聞こえるかもしれないが、実際は非常に困難である。
太陽系探査を行うNASAの宇宙機は冗長性と自動化に依存しているが、地球のフライトコントローラーがまだほとんどの運用を管理している。例えば、2018年のオシリス・レックス小惑星ミッションでは、8時間ごとのシフトごとに100人のオペレーターが必要だった。
スタートアップ企業にはそのような資源がないため、小惑星採掘技術開発企業のAstroForgeはAIに注目している。同社は宇宙機用の独自トランスフォーマーベースの自律制御スタック「Solo」を構築した。
AstroForgeは、2027年にStock Spaceの初号ロケットを使用して最初の自律型宇宙機を打ち上げる計画である。NASAの支援を受けたこのミッションは、太陽に関する科学データを収集する。
これは重要なマイルストーンとなるだろう：ニューラルネットワークの信頼性への懸念から、ほとんどの宇宙機は従来の制御アルゴリズムに依存している。衛星軌道位置決めを制御するためにニューラルネットワークが初めて使用されたのは、つい去年のことである。
2022年に5,600万ドルのベンチャー資金で設立されたAstroForgeは、2機のプロトタイプ宇宙機を打ち上げたが、どちらも多くのミッション目標を達成できなかった異常を経験した。2025年、そのオディン宇宙機は深宇宙に入ったが、通信は困難だった。地球には数十万マイル離れた宇宙機に送信できる大規模アンテナが限られており、通信ウィンドウは短い。
AstroForgeは最終的にオディンの制御を失ったが、この経験は重要な問いを提起した：十分な知能を機内に埋め込み、宇宙機が自身の問題を解決できるようにできるだろうか？
「宇宙機上のすべてのデータがあれば、それは回復可能だったでしょうか？私は分かりませんが、機内でそれを試したものは何もなかったとお伝えできます。もし宇宙機が打ち上げ時に回復不能であれば、機内で試してほしいものです」と、AstroForgeの共同創業者兼CEOであるMatthew Gialichは語った。
「私にとってのトレードオフは、世界中に5つの dishes を設置して運用を行うために約2億ドルかかる独自の地上ネットワークを構築するか、モデルを使ってそれを排除するかです。」
AstroForgeのフライトソフトウェア責任者であるArmand Awadは、同社がフロンティアラボからのトランスフォーマーモデルの進歩を活用したと説明した。彼らは、電力生成やナビゲーションなどの特定のサブシステム用にテストデータで訓練されたモデル、および約2,500の宇宙機センサーで訓練された全体的なインテリジェンス層を組み合わせた従来の制御アルゴリズムのスタックを作成した。
「私は一般的な宇宙機自律性や世界の一般的な自律性を提供しようとしているわけではありません」とGialichは述べた。「私は、トランスフォーマーモデルの基本的な訓練に従い、非常に低いセンサー入力での制約された自律性を提供しています。」
理論的には、制御エージェントは異常解決などのタスクを処理する。Awadは、位置追跡の喪失を認識し、電力異常をスタートラッカーの問題と関連付け、問題を解決することを想定している。「おそらくこの場合、それをオンオフすることによって。」
AstroForgeの3番目の車両、DeepSpace-2は、Intuitive Machinesの3回目の月面ミッションと同時に打ち上げられる予定であり、これは2026年末までに離脱すると予想されている。Soloはその車両で「シャドウモード」で動作し、Autonomy-1ミッションの前にAstroForgeのエンジニアがそれをテストできるようにする。
これは本当に独立した宇宙機を運用するAIエージェントだろうか？
「Autonomy-1で地球から受信できるラジオを飛行させる計画はありません」とGialichは語った。「私たちは今、すべてをかける必要があります。チームは飛行する頃には私を説得するでしょう。しかし、今現在は、ラジオなしで進めています。」
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