LLMSat
~LLMを活用した宇宙探索~
宇宙開発が進歩し、地球からより離れた場所でより複雑なミッションが行われるようになり、宇宙探査システムの自律性が重要視されています。
4月１３日、トロント大学が「LLMSat: 大規模言語モデルに基づく自律宇宙探査エージェント」というタイトルの論文を発表しました。
この論文で紹介されている大規模言語モデル（LLM）を用いたエージェントシステムである「LLMSat」についてまとめてみました。
１，シミュレーションによる評価
論文内ではKerbal Space Program というシミュレーションプログラムを用いてLLMSatの評価を行っています。
**Kerbal Space Program（KSP）**は、Squadによって開発された宇宙飛行シミュレーションゲームです。プレイヤーは、Kerbinという架空の惑星から宇宙船を設計・打ち上げ、宇宙探査を行うことができます。以下にKSPの主要な特徴を説明します。
主要特徴
宇宙船設計と構築:
プレイヤーは、さまざまなパーツを組み合わせて宇宙船やロケットを設計します。設計には、燃料タンク、エンジン、指令モジュール、科学機器などが含まれます。
１）リアルな物理シミュレーション:
KSPは現実的な物理エンジンを使用しており、重力、推力、空力、軌道力学などがシミュレートされます。これにより、リアルな宇宙飛行体験が可能です。
２）科学と探査:
プレイヤーは、科学機器を使用してデータを収集し、研究を進めて新しい技術をアンロックします。ミッションには、惑星の着陸、サンプルの収集、宇宙ステーションの建設などがあります。
３）キャンペーンモードとサンドボックスモード:
キャンペーンモードでは、予算とリソースの制約の中でミッションを達成し、宇宙プログラムを発展させます。サンドボックスモードでは、制限なく自由に設計と飛行を楽しめます。
４）モッドとコミュニティ:
KSPは豊富なモッディングコミュニティを持ち、多くのユーザーが自作のパーツ、ミッション、機能を追加しています。これにより、無限のカスタマイズと拡張が可能です。
５）教育的価値:
KSPは、軌道力学やロケット科学の基礎を学ぶのに役立つ教育的ツールとしても評価されています。プレイヤーは、自分の設計の結果を観察し、失敗から学ぶことができます。
シミュレーションはエンケラドスの自律探査ミッションで、
- 基本的なミッション操作
- 複雑なミッション操作
- 実践的応用
の３種類のシミュレーション行い、その成否と精度を確認しています。
結果としてはどのシミュレーションでも有効性が認められましたが、複雑なミッション操作になると精度はおちることがわかりました。
現時点ではタスクマネージャーを使用してミッションを小さなサブゴールやタスクに分解するプロンプトを与えるのが最も効果的なようです。
２， 課題と今後の研究
現在のLLMには、ミッションの複雑性が増すと推論と計画能力が低下するという課題があります。このため、タスク分解やプロンプトエンジニアリングの改善が必要です。また、シミュレーションを通じた高信頼性の検証手法の確立も重要です。これにより、宇宙探査ミッションの自律性と効率性がさらに向上し、将来的には人類の太陽系探査の加速が期待されます。
３，実践的応用と将来の展望
LLMSatは、宇宙探査における自律システムの新たな可能性を示しています。自律性の向上により、ミッションの効率性が向上し、科学的な成果が最大化されることが期待されます。今後は、タスク分解を含むプロンプトエンジニアリングや、より高度なLLMモデルの活用が検討されています。
４，まとめ
近年宇宙開発にもAIを用いたシステムが導入されつつありますが、実際に稼働しているミッションのオペレーションは人間の知識と技術に頼っているところが大きく、様々な分野の専門家が２４時間体制でオペレーティングを行っています。当然その分費用もかかっており、例えばNASAが開発した宇宙探査機OSIRIS-Rexを操作するのに９年間のミッション期間で約３億USドル（開発費の半分以上）もの費用がかかっています。
これらを考えると、高度な自律型宇宙探査システムの開発は宇宙探査の効率を飛躍的に高めることが予想できます。
LLMの進化は現在驚異的な速度で進んでいるので、複雑なミッションも自動で完遂できるLLMを利用したシステムが登場するのも時間の問題かもしれません。