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米国国家地理空間情報局（NGA）は、人工知能（AI）による衛星画像解析能力を強化するため、今後5年間で最大7億ドルを投じるデータラベリングサービスの提供契約を開始します。NGAは、衛星や航空写真から得られる地理空間情報の収集・分析を担当し、国防や災害対応に役立てています。この新たな契約では、複数のベンダーが参加し、未加工の画像や動画データに対して建物や道路、植生などのオブジェクトをラベル付けする作業が行われます。このラベリング作業は、AIモデルの訓練に不可欠であり、高精度な予測を可能にするための重要なステップとなります。NGAは、この取り組みにより、より高度なコンピュータビジョンと機械学習を実現し、地理空間データの分析力を一層向上させることを目指しています。

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2024年8月、世界初の月科学分野専用のマルチモーダル大型言語モデル（LLM）が中国で発表されました。このAIツールは、月探査に関する膨大なデータの処理速度を大幅に向上させることを目的としています。発表は、中国貴州省の省都、貴陽で開催された「中国国際ビッグデータ産業博覧会」で行われ、中国科学院地球化学研究所とアリババクラウドインテリジェンスグループが共同で開発しました。

このLLMは「デジタルムーン」プラットフォームの一環として開発され、月面のクレーターの大きさや深さ、形状を識別し、月の地質進化の研究に重要な基盤を提供します。研究者によると、1km以上の直径を持つクレーターだけでも100万を超え、人力での全てのクレーターの特定は不可能です。この新たなAIモデルにより、月面の画像を入力するだけでクレーターの形状や年代を自動で特定でき、精度は80%以上に達しています。

この革新は、中国の月および惑星科学の研究とイノベーションを加速させると期待されており、ビッグデータによる科学研究が今後の技術発展に大きく貢献することが示唆されています。

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AIは宇宙システム工学に革新をもたらし、衛星設計やミッション運営に変革を起こしています。AIの活用により、効率化、データ解析、衛星の健康監視、ミッション計画が高度化し、複雑な宇宙ミッションも実現可能になりました。今後、量子コンピューティングや先進的なロボティクスがAIの能力をさらに向上させ、従来のエンジニアリング業務が不要になる可能性があります。

AIはエンジニアリングの自動化だけでなく、シミュレーションを通じた訓練環境を提供し、技術者の実践的なスキル向上にも貢献しています。この変化は、エンジニアに新しい役割と創造の機会を提供する一方、従来の技術職の再構築も必要とされます。教育機関はAIや機械学習を取り入れたカリキュラムを導入し、次世代エンジニアに対応力を持たせるべきです。

AIの導入により、宇宙探査は効率的で持続可能になり、コスト削減が進むことで宇宙はより身近になります。しかし、この進展には技術的、倫理的、経済的な課題が伴い、それらを慎重に管理する必要があります。AIの技術が進んでも、人間の監視と判断が依然として重要であり、人と機械の協力が宇宙技術のさらなる発展を導くでしょう。