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小惑星の衝突を阻止するプロジェクトで NASA がディープラーニングを活用

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遠く広がる宇宙の生命体の発見に取り組む NASA の活動は、大きな注目を集めます。それに比べてあまり知られていないのは、この地球の生命体を小惑星から守るための、NASA の最近の計画です。

3 つの研究者チームが GPU によるディープラーニングを利用し、この夏、NASA の Frontier Development Lab (FDL) において、SETI Institute (宇宙における生命体の研究を扱う非営利組織) と協力し、小惑星に関連する課題に取り組みました。

FDL の作業は、「リサーチ アクセラレーターの応用」により可能になりました。リサーチ アクセラレーターとは、GPU によるプラットフォームであり、かつては 6 か月以上かかっていた作業をわずか 6 週間で完了し、研究者を支援します。

FDL 自体が、現在進行中の計画であるホワイトハウスの Asteroid Grand Challenge (小惑星グランド チャレンジ) への対応であり、この計画は、研究者に「人類に対する小惑星の脅威をすべて発見し、その脅威にどう対処するかを理解」してもらうことを目標としています。GPU コンピューティングの出現により、NASA や SETI のような組織は、宇宙計画に重要な大規模データセットを分析できるようになりました。

FDL のディレクターであるジェームズ パー (James Parr) 氏によると、研究室の目標は、2 つの方法で課題にアプローチすることだったようです。1 つは、機械学習の技術とテクノロジを地球の防御に応用すること、もう 1 つは、応用したリサーチ アクセラレーターの実行可能性を実証し、有意義かつ飛躍的な発展を迅速に産業化することです。

優秀な大学院生 12 人のグループがインターンに選ばれ、シリコンバレーの NASA Ames Research Center を拠点にする間、近くにある SETI の施設でそれぞれのプロジェクトに取り組みました。

機械学習の応用

FDL はグループを 3 つのチームに分割し、3 チームはそれぞれ、機械学習のアプローチに適していると考えられる小惑星防御の各要素 (小惑星の進路をそらすテクノロジの評価、レーダー データからの形状のモデリング、隕石の位置を測定し、その組成を判定) を担当しました。
全体としての目標は、危険な可能性がある小惑星に対処するために重要となる、次の 3 つの問題への回答を導き出すことです。

小惑星は何でできているのか

この問題に取り組む学生は、地上の隕石を発見する自律型ドローンを設計しました。彼らは、GPU によるディープラーニング モデルを利用して、25,000 の隕石のトレーニング画像に加え、1,500 万の画像ライブラリを活用する、自動隕石検出システムを構築しました。パー氏は、誤検出率が 0.7% という結果は依然として高すぎるものの、隕石を発見するドローンを実現する道筋は明らかになったと述べています。

小惑星はどのような形状で、その重心はどこなのか

小惑星の形状を理解することは、小惑星の進路をそらす可能性を評価する取り組みにとって重要です。しかし、1 つの小惑星の形状を生成するのに、従来、5 万行のレガシー コードを使用してコンピューターを長時間実行し、人間が主導する反復作業を約 4 週間行う必要があった、とパー氏は言います。

FDL チームは、GPU および機械学習の技術を応用し、小惑星の回転軸の検出を、数時間のコンピューティング作業に短縮しました。そして、パー氏が「最先端の方法」とだけ呼んでいる手法を適用し、最終の反復作業になるまでレガシー コードの実行を回避しました。パー氏は、数週間のコンピューティング作業を要したものが数ミリ秒に短縮されたこの初期結果は、有望であるとみています。

小惑星の進路をそらす最適な方法は何か

これまで、小惑星の進路をそらす技術の提案を分析する取り組みでは、4 通りの軌道の可能性しか考慮していませんでした。しかし、FDL のチームは、GPU と機械学習の技術を利用し、80 万通りの軌道のシミュレーションに適用できる分析モデルを構築しました。危機に備える取り組みが、驚くほど向上したと言えるでしょう。

GPU が宇宙計画を加速

パー氏は、TITAN X 4 基と Pascal アーキテクチャ ベースの GPU 8 基を NVIDIA が FDL に提供しなければ、この進歩は実現しなかったと強調します。これらの技術により、ディープラーニングのアプローチを利用し、大規模データセットを各チームが活用できるようになりました。
「(GPU は) 60 年代後半のアポロ計画にとってのマイクロプロセッサーと同様に重要だろう」とパー氏は言います。

GPU による進歩が、いつの日か、天体の消滅から人類を救うのに役立つかもしれませんが、実行されるべき多くの取り組みがまだ残っています。

パー氏は以下のように述べています。「答えが見つかっていない問題がまだたくさんあります。地球上の人口密集地域への小惑星の衝突阻止に成功するには、これらの問題を解決しなければなりません。」


Tony Kontzer

Tony has been writing about technology and business since a stint at the San Jose Business Journal in the mid-1990s. He began his freelance career in 1996 and over the years has written features, news reports and blog posts for publications such as CIO Insight, Baseline, Investor's Business Daily and Wired Magazine. He has also written white papers, case studies, Web site content, and marketing collateral pieces for companies such as Oracle, Hewlett-Packard, VMware, Computer Associates, Genesys Telecommunications Laboratories and Oxford Economics. From 2000-2006, he was a senior editor at InformationWeek, where he covered technologies such as CRM and storage, as well as IT in the travel and hospitality industry. A 1988 graduate of the University of Missouri-Columbia School of Journalism, Tony spends his spare time scheming about the future with his wife, playing with his three sons, tinkering around his home in Albany, Calif., and, when time allows, playing saxophone and traveling. His somewhat irregular Twitter posts can be found at http://twitter.com/tkontzer.

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