はやぶさ2解析チーム、AIでリュウグウの全岩石を高速自動解析　世界初の手法

東京大学は、はやぶさ2の解析チームがAI技術(深層学習)を活用し、“これまで研究者が一生をかけても識別できなかった”という膨大な数の岩石を、高速・高精度に自動識別するアルゴリズムを世界で初めて確立と4月8日に発表した。

AI技術で土砂を自動解析するイメージ

この手法を用いて、小惑星リュウグウとベヌーの表面を覆う全岩石(のべ350万個)を識別し、2つの小惑星の決定的な違いをもたらした原因が、わずか数時間の自転周期の違いであったことを発見。研究グループは、今回確立したアルゴリズムは「惑星科学分野において多様な天体進化の過程を理解するうえで重要な一歩」と位置づけており、解析速度については「手作業で解析に2週間ほど要する画像を数秒で解析してしまう」と、その“凄まじさ”を表現している。

さまざまな産業界への応用も可能としており、たとえば「斜面の常時モニタリングによる防災・減災システムへの利用」、「鉱業・土木・建設現場でのドローンや定点カメラを活用した簡便で迅速な資材管理」、「都市インフラの点検や農業分野における土壌・地盤状況の解析」といった、多岐にわたる分野で有用性が期待されるとのこと。