深層学習による空気抵抗予測で、制御不能な衛星やロケット段の落下時期を予測

宇宙研究者らは、制御を失った人工衛星やロケット上段が地上へ落ちる時刻と場所を、深層学習と軌道力学を組み合わせて予測する手法を示した。Acta Astronautica誌に掲載された研究で、インドネシア国家研究革新庁（BRIN）の研究者らが中心となっている。

落下の予測が必要になる物体は増えている。1972年に金星への着陸を目指して打ち上げられたソ連製のコスモス482は、上段ロケットの故障で地球周回軌道に取り残され、53年後の2025年5月に落下した。欧州宇宙機関（ESA）によれば、2025年末時点で低軌道の登録物体は25,060個と、10年前のほぼ2倍に達した。制御されずに地上へ戻る機体は今後も増えるとみられる。秒速約7.8kmで飛ぶ物体は、落下時刻が1分ずれると地表上の位置が約460kmずれるため、時刻の精度が予測の要となる。大気抵抗は太陽活動で上層大気が膨らむと強まり、研究が扱った3件の落下はいずれも約11年周期で活動が活発だった2023〜2025年に起きた。従来の簡略法では、物体の減速のしやすさを示す弾道係数を過去の推定値に固定することが多かった。しかし係数は形状や姿勢によって変わりうるため、本研究は軌道運動を物理法則で計算し、係数の変化だけをニューラルネットワークに学習させる方式をとった。

検証は、すでに落下した3件を対象とした事後予測で行われた。報告された落下時刻は、いずれも予測の時間幅の内側に入った。係数を固定した場合との差は大きく、球体に近いコスモス482ではわずか5分の違いにとどまったが、太陽電池パネルを持つNASAの赤外線望遠鏡NEOWISEや、回転しやすい円筒形のロケット上段では、31分と36分ずれて予測の幅の外に出た。宇宙産業にとっては、再突入の安全管理や落下域の事前通知の精度に直結する点で意味がある。一方で、著者らも認めるとおり、検証は3件に限られ、いずれも11年以上追跡された物体である。追跡期間の短い、軌道上にある新しい物体での予測が次の課題とされている。

日本の製造業の視点では、弾道係数は物体の形状、質量、表面積で決まるため、衛星やロケット上段の外形、展開するパネルの形状、質量配分が落下挙動に関わりうる。部品や構造材を設計する側にとっては、大気抵抗の受け方を設計条件に含める発想が今後求められる可能性がある。また、追跡データや大気モデルの精度を支える計測機器や解析基盤への需要も、間接的に広がると考えられる。落下範囲の予測を支える計算の正確さは、関連する地上施設の安全管理にも関わりうる。ただし本研究は予測手法の検証段階であり、国内の部品・装置メーカーへの直接的な影響は現時点では限られると見られる。

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