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NASAなどは2025年12月以降、火星探査車の走行計画、軌道上の洪水・雲の識別、国際宇宙ステーションでの整備手順案内に生成AIを試験利用しています。地球からの通信に時間がかかり、状況が急変する遠距離任務では、宇宙機が環境を解釈して自ら判断する必要が高まるためです。ただし挙動を完全には予測できず、現時点では人間の確認と限定用途からの段階導入が前提です。
NASAジェット推進研究所はClaudeを使い、火星探査車Perseveranceの2回の走行計画を作り、人間が確認・修正してから送信しました。NASAとIBMは圧縮AIモデルを国際宇宙ステーションと人工衛星に載せ、洪水や雲を識別し、宇宙飛行士は整備手順への質問に大規模言語モデルが答えられるかを試しました。
宇宙開発では予測可能な挙動が重視されてきましたが、遠距離では地球の指示を待てない現象があります。木星の衛星エウロパで噴出物を観測する例では、機会が短いため宇宙機自身の即時判断が不可欠で、非決定的な経路を含む大量の試験を自動化する考え方も示されています。
Icarus Roboticsは国際宇宙ステーションで荷物を運ぶ予定の浮遊ロボット「Joy」をカナダで無重力試験し、まず遠隔操作のデータを集めて自律化に使う計画です。地上で学習したロボットは微小重力の物理環境ではそのまま動かず、利用可能な実データも乏しいため、無重力での実演、模擬環境、地上試験を組み合わせています。
研究者は、事故を完全になくす保証を求めるのではなく、用途を制限して挙動を学び、リスク管理を確認しながら範囲を広げるべきだと指摘します。商用宇宙開発で宇宙機の数と開発速度が増すなか、人間を監督に残した部分自律から始めることが、柔軟性と安全性を両立する現実的な道筋です。