Could next-gen artificial intelligence help map out future space outposts?

米オハイオ州立大学の研究チームが、月面着陸候補地の評価や危険箇所の特定を支援する人工知能（AI）フレームワーク「LUMINA」の予備的な成果を発表した。発表は米天文学会の惑星科学部会（DPS 58）で行われた。月面への着陸は今も難しく、候補地の選定には地形、危険箇所、水氷などの資源の分布といった多くの情報を突き合わせる必要がある。

LUMINAは、同大学の研究チームがかつて開発した月面向けの視覚言語基盤モデル「LLaVA-LE」を土台としている。LLaVA-LEは月の地形を説明し、科学的な質問に答えられるモデルであり、LUMINAはその能力を広げた。複数段階の解析を計画して実行し、着陸候補地を評価するとともに、その推奨の根拠を説明できる点が特徴とされる。背景には、NASAのアルテミス計画をはじめ、各国が月面での活動拠点の確立を急いでいる状況がある。観測データが増え続けるなか、データの中から必要な情報を効率よく探し出す手段の重要性が高まっている。

開発者は、LUMINAを人間の判断に代わる半自律的な機械ではなく、計画担当者とともに最終判断を支える意思決定支援システムとして位置づけている。乗員の安全に直結する判断を機械に委ねない設計であり、人間が判断の主体にとどまるという考え方を示している。また、宇宙探査向けの地図関連AIモデルはまだ多くないとされ、研究チームは火星や小惑星など他の天体の地表にも一般化させることを目指している。探査対象が広がるほど、こうした道具が探査の効率を左右していく可能性がある。

製造業の視点で見ると、AIが扱う情報を生み出すのは、カメラや観測機器、それを搭載する探査機であり、データを処理・保存する計算機器もその基盤となる。解析能力が高まり、高品質の月面データが増えれば、高性能な撮像・観測機器や、極端な環境に耐える電子部品、大容量のデータ処理装置への需要が生じる可能性があると考えられる。ただし、本記事は具体的な調達計画や発注の動きには触れていないため、これは推測である。日本の部品・装置メーカーにとっては、宇宙向けの電子機器や光学部品の要求仕様を早めに把握しておくことが、将来の参入機会につながると考えられる。

研究チームは今後、新たに得られる高品質の月面データでLUMINAを試験し、ミッション計画への有用性をさらに評価する計画だ。月面は極めて厳しい環境であり、人が降り立つ前の段階で、情報を検証し問い直す「もう一つの目」としてAIが役立つかどうかが今後の焦点となる。

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