NASAが2013年6月に発表した「Asteroid Grand Challenge」。日本語で「小惑星グランドチャレンジ」と訳されるこのプログラムは、小惑星衝突の危機から地球を守るための壮大なミッションだった。

まるで『アルマゲドン』のようなこのプログラム。その目的はもちろん単に小惑星を爆破することなどではなく、「小惑星による人類への脅威をすべて発見し、それにどう対処するかを理解する」ことだ。つまり、接近してくる小惑星をすべて発見・追跡して正体を暴き、地球に何か悪影響を与えるものなら最適な回避方法を考えよ、というお題である。

この途方もない難題に取り組むため、プログラムのメンバーだったジェームズ・パーは民間企業やアカデミアがもつ人工知能（AI）の知識の活用を思いつく。これが「NASA Frontier Development Lab」の始まりだ。

8週間で実用可能なアルゴリズムが完成する

NASA Frontier Development Lab（FDL）は、NASAが民間セクターとの協力のもと2016年にローンチしたAI専門のR&Dアクセレーターである。毎年夏にPh.D.やポスドクの研究者たちを集め、8週間のブートキャンプを行う。研究者たちはこの期間中、あらかじめ決められた「チャレンジ」すなわち課題に取り組むことになる。例えば初年度の課題は、「小惑星の組成解析」「3D形状モデリング」「小惑星の最適な進路変更法の判定」の3つだった。

研究者たちは惑星科学やエンジニアリング、AIといった分野から応募式で集められる。FDLはそのなかから、過去の研究やスキルをもとに参加する研究者を選抜する。「研究者には応募時にどのチャレンジに興味があるか書いてもらいますが、実際に誰をどのグループに入れるかは主催者側がキュレーションしています。チャレンジごとに必要なスキルセットをもった人を確実に集めるためです」とFDLのプロデューサー、サラ・ジェニングスは言う。

SARA JENNINGS︱サラ・ジェニングス

NASA Frontier Development Labのプロデューサー。FDL参加前はXPRIZE財団に所属し、同財団が主催する賞金総額1000万ドルのコンペティション「Tricorder X Prize」のオペレーションなどを担当。また2014年には、サンフランシスコで毎年開催される「NewSpace conference」のカンファレンス主催者も務めた。PHOTOGRAPHY BY DOMINIQUE GAUL

ちなみに研究者たちの出身国はさまざま。アメリカやイギリス、ポーランド、ルクセンブルク、ブラジル、インドなど、世界各国から優秀な研究者たちが集まってくる。

そうして集まった出身も研究分野もバラバラな研究者たちが、それぞれ4〜5人のチームを組みチャレンジに取り組む。驚くべきことに、8週間という短期間のなかですべてのチームが、実際に機能するレヴェルのプロトタイプを完成させるという。

「例えば、17年には『長周期彗星の接近予測』というチャレンジがありました。まだ知られていない長周期彗星の地球接近を早期に予測せよ、という課題です。このためにチームが目を付けたのは、彗星を母天体とする流星群でした。しかし、空に向けられたカメラから流星を自動で識別するのは難しい。鳥や虫、飛行機と間違える可能性があります。そこで彼らは、大量の画像を使ってAIを訓練し、全天カメラが撮影した画像からAIが自動で流星群を識別するアルゴリズムを完成させました」と、ジェニングスは言う。このアルゴリズムは、すぐにでも実用可能なレヴェルのものだという。

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初年度は「地球防衛」を目的としていたFDL。2年目からは、惑星保護に限らず、より広く宇宙で使えるAIの研究を行っているという。

2017年の月面探査のチームがそのよい例だ。課題は、水があるとされる月の極地方のクレーターマップ作成をAIで自動化すること。粗い地図からクレーターを見つけて地図に起こす作業は、人間の手では小さな区画でも数週間かかるという。

そこでチームの研究者たちはIntelのディープラーニング技術を使い、自動でクレーターを識別するシステムをつくった。デモによると、この技術を使えば専門家が手作業で3時間かけて行う作業を、ほぼ同じ精度で1分でこなせるという。

NASA Frontier Development Lab（FDL）は2017年、Intelのディープラーニング技術を使い月面の画像から月のクレーターを探知するシステムを開発した。クレーター探知の精度は98パーセント、1分間に処理できる画像数は1000枚にものぼる。FDLのサイトでは、クレーター判別の精度をAIと競えるページも公開されている。

研究結果はすべてオープンソースに

なぜFDLはここまでの成果を出せるのか。それはFDLが官民パートナーシップ（PPP）のもと立ち上げられたプログラムだからだとジェニングスは言う。

「PPPのおかげで、NASAは民間セクターやアカデミアの研究者たちをリサーチャーたちのサポート役としてプログラムに迎えたり、IBMやIntel、Nvidiaといった提携企業のツールを利用したりできるようになりました。NASAがもっているデータやノウハウ、そして民間セクターやアカデミアがもっているツールや知識を組み合せることができるのは、彼らとのパートナーシップがあってこそのことなのです」

「AIの宇宙利用を研究している団体はいくつもありますし、この分野に新規参入してくる企業や団体も増えています。同じ研究をしている組織が多いなかでFDLがユニークなのは、われわれが非常にインターディシプリナリーであること、そしてNASAと民間セクターとのパートナーシップがあることです」

さらにFDLは、研究結果をすべてオープンソースにしている。「すべてのコードはGitHubに載せられているので、誰でも利用することができます。スタートアップでも、シチズンサイエンティストでも」とジェニングスは言う。

17年に開催された、NASA Frontier Development Lab、開発ブートキャンプの様子。PHOTOGRAPH COURTESY OF NASA FRONTIER DEVELOPMENT LAB

FDLのプログラムに参加した研究者が、オープンソースであることを利用して研究を続ける例もある。

「以前『小惑星3D形状モデリング』のチームに、海洋探査を専門とする研究者を採用したことがあります。海洋探査の知識が、惑星の3Dモデリングに応用できると考えたからです。彼女はFDLのプログラム内で開発した3Dモデリングのアルゴリズムを、今度はサンゴ礁の3Dモデリングに応用する研究を行っています」。宇宙での利用を目的としたAI研究が、地球の問題解決に応用されることだって、十分にあり得るのだ。

幅広く応用可能な宇宙×AIの研究。そこにビジネスチャンスを見出す民間企業も増えている。「実は初年度は民間とのパートナーシップはあまり多くなかったのですが、2年目は12の企業・団体とパートナーシップが組まれました。回を重ねるにつれ、民間セクターからの注目も高まっているように感じます」

ジェニングスは、いまAIの宇宙利用を推し進めることに大きな意味があると考えている。「いま新たな人工衛星や探査機が次々と打ち上げられています。そこから生まれるのは大量のデータです。これを処理し、有効活用する手段として、宇宙でのAI活用にはまだまだ知らない大きなポテンシャルがあると思っています」