NASAの最新火星探査機PerseveranceはAI支援型

NASAの最新の火星探査機Perseveranceが、6ヶ月間の赤い惑星への飛行の後、2月18日(米国時間)に火星の地表に着陸する準備をしているが、探査機が地形を横断する際には、AIの使用は探査機のミッションを支援することになる。

NASAの最新火星探査機PerseveranceはAI支援型

NASAの最新の火星探査機Perseveranceが、6ヶ月間の赤い惑星への飛行の後、2月18日(米国時間)に火星の地表に着陸する準備をしているが、探査機が地形を横断する際には、AIの使用は探査機のミッションを支援することになる。

NASAによると、数十億年前にさかのぼる火星の微小な生命の痕跡を探すという目標にPerseveranceは、探査機は、手掛かりを探すために「Planetary Instrument for X-ray Lithochemistry」(PIXL)と呼ばれるAIを搭載した装置を使用することになるという。PIXLは、Perseveranceの長さ7フィートのロボットアームの先に搭載された弁当箱サイズの装置である。アームの先端にあるコアリングドリルを使って、ローバーは、将来のミッションで収集するために火星の表面に残されるコアサンプルを収集する。

6本の機械的な脚を持つ六脚は、NASAの火星探査機Perseveranceに搭載されているPIXLの重要な部分。六脚のおかげで、PIXLはゆっくりと正確な動きをして、岩石の表面の特定の部分に近づいたり、指し示したりすることができるようになった。Credits: NASA/JPL-Caltech

また、ミッション期間中の火星の地表でのナビゲーションや、着陸やその他のさまざまな科学的作業にもAIが使用される予定だ。ミッションの期間は、少なくとも火星の1年、つまり地球の約687日に相当する。

しかし、探査機がこれらのAI機能を使用する前に、火星に向かう宇宙船の中で最も危険なアプローチと言われている、地表への実際の着陸に耐えなければならない。

NASAによると、ミッションエンジニアが「恐怖の7分間」と呼んでいる過酷なアプローチの後、パーセバースは2月18日午後3時55分(米国東部標準時)に赤い惑星の地表に着陸する予定だ。これは、NASAとジェット推進研究所(JPL)の科学者やエンジニアが、地球と火星の間の2億9,300万マイルに渡るミッションのテレメトリデータの取得の遅れのために、着陸がどのように行われたかを知るためにどれだけの時間がかかるかにかかっている。

NASAによると、着陸場所に選ばれた地形は、古代の川の三角州、急峻な崖、砂丘、岩場、小さな衝突クレーターなどを特徴とする、幅28マイルのジェゼロ・クレーターの近くにある。

着陸するためには、ローバーを搭載した宇宙船は、火星の大気圏の上部に到達した時点で、突入時に時速約12,100マイルで移動するため、強烈な突入、降下、着陸(EDL)の段階を開始しなければならない。このEDL段階には、地球から火星に到着してから、特殊な超音速パラシュートで減速し、4つのスラスターロケットと特殊な着陸機ビジョンシステムを使って惑星への最終アプローチを減速させるための一連の複雑なイベントを使って火星に着陸するまでの移行が含まれている。すべてがうまくいけば、Perseveranceは7分間の恐怖を乗り越え、最終的には無事に地表に着陸したことになる。

火星探査ミッションPerseveranceの過酷な突入、降下、着陸の様子を描いたイラストがこちら。Image via NASA/JPL

PerseveranceのローバーはSUVよりも大きく、長さ10フィート、幅9フィート、高さ7フィート、重さ約2,260ポンドで、NASAによると、その前に登場したマーズ・キュリオシティのローバーの遺産とデザインを主にベースにしている。このローバーはまた、危険を回避するための地形相対航法オートパイロットや、着陸中にデータを収集するための一連のセンサーを含む、将来の火星へのロボットと人間のミッションのための新しい技術をテストするために使用される。新しい自律航法システムにより、以前のローバーは地表をゆっくりと移動していましたが、このローバーは困難な地形でもより速く走行できるようになる。

Perseveranceの動力源は、米国エネルギー省が開発したマルチミッション・ラジオアイソトープ熱電発電機(MMRTG)で、プルトニウム238の自然崩壊による熱を利用して発電を行う。このローバーは、2020年7月30日にフロリダ州のケープカナベラル空軍基地から、ULAのアトラス541ロケットの上に打ち上げられた。

また今週の宇宙での出来事は、NASAが将来の火星への乗組員探査ミッションを打ち上げるための準備を目的とした進行中の技術実験の一環として、2月20日に予定されているHPEとMicrosoft Azureの強力なAI、エッジ、クラウドコンピューティングツールの国際宇宙ステーションへの配送だ。HPEの特殊化された第2世代のSpaceborne Computer-2(SBC-2)を含む新しい機器とソフトウェアは、宇宙ステーションの研究者が広範なAIとエッジコンピューティング機能を利用できるようになるのは初めてのことだ。

Read more

AI時代のエッジ戦略 - Fastly プロダクト責任者コンプトンが展望を語る

AI時代のエッジ戦略 - Fastly プロダクト責任者コンプトンが展望を語る

Fastlyは、LLMのAPI応答をキャッシュすることで、コスト削減と高速化を実現する「Fastly AI Accelerator」の提供を開始した。キップ・コンプトン最高プロダクト責任者(CPO)は、類似した質問への応答を再利用し、効率的な処理を可能にすると説明した。さらに、コンプトンは、エッジコンピューティングの利点を活かしたパーソナライズや、エッジにおけるGPUの経済性、セキュリティへの取り組みなど、FastlyのAI戦略について語った。

By 吉田拓史
宮崎市が実践するゼロトラスト:Google Cloud 採用で災害対応を強化し、市民サービス向上へ

宮崎市が実践するゼロトラスト:Google Cloud 採用で災害対応を強化し、市民サービス向上へ

Google Cloudは10月8日、「自治体におけるゼロトラスト セキュリティ 実現に向けて」と題した記者説明会を開催し、自治体向けにゼロトラストセキュリティ導入を支援するプログラムを発表した。宮崎市の事例では、Google WorkspaceやChrome Enterprise Premiumなどを導入し、災害時の情報共有の効率化などに成功したようだ。

By 吉田拓史
​​イオンリテール、Cloud Runでデータ分析基盤内製化 - 顧客LTV向上と従業員主導の分析体制へ

​​イオンリテール、Cloud Runでデータ分析基盤内製化 - 顧客LTV向上と従業員主導の分析体制へ

Google Cloudが9月25日に開催した記者説明会では、イオンリテール株式会社がCloud Runを活用し顧客生涯価値(LTV)向上を目指したデータ分析基盤を内製化した事例を紹介。従業員1,000人以上がデータ分析を行う体制を目指し、BIツールによる販促効果分析、生成AIによる会話分析、リテールメディア活用などの取り組みを進めている。

By 吉田拓史
Geminiが切り拓くAIエージェントの新時代:Google Cloud Next Tokyo '24, VPカルダー氏インタビュー

Geminiが切り拓くAIエージェントの新時代:Google Cloud Next Tokyo '24, VPカルダー氏インタビュー

Google Cloudは、年次イベント「Google Cloud Next Tokyo '24」で、大規模言語モデル「Gemini」を活用したAIエージェントの取り組みを多数発表した。Geminiは、コーディング支援、データ分析、アプリケーション開発など、様々な分野で活用され、業務効率化や新たな価値創出に貢献することが期待されている。

By 吉田拓史