AIツールが衛星異常挙動を検知し宇宙安全を強化

ストラスクライド大学とアラン・チューリング研究所は、宇宙軌道内の衝突リスクを低減する新AIモデルを開発し、学術誌Expert Systemsに発表した。本研究は英国宇宙機関が支援する国際コンソーシアムAI4S3の一環で、英米豪加ニュージーランドの複数大学とGMVなどの企業が連携して実施された。同モデルは、地上望遠鏡が捉える衛星の反射光データ（ライトカーブ）を基に学習し、軌道挙動や異常行動の自動検出・予測を可能にする。2025年には約4,000基の新衛星が打ち上げられ軌道混雑が急拡大する中、本ツールは完全自動化によりリアルタイムで異常を特定し、衝突回避や軌道修正の根拠を人工知能レベルで提供することを目的としている。実証テストでは異常なライトカーブの検知精度が88％に達し、自転と不規則な転動の識別にも成功した。プロジェクトを率いるヴァーザレ教授は、観測データから宇宙物体の行動パターンを解読可能となった点を評価し、将来の宇宙交通管理と衝突防止システムへの応用が期待されると指摘した。今後はレーダー・超分光・軌道データを統合したマルチモーダルAIへ移行し、運用時の監視精度と意思決定支援をさらに強化する計画だ。