小惑星上の岩、ＡＩで高速識別＝土木、防災などに応用も―東大

　東京大の研究チームは７日、日本の探査機「はやぶさ２」と米国の「オシリス・レックス」がそれぞれ撮影した小惑星「りゅうぐう」と「ベンヌ」の多数の写真から、人工知能（ＡＩ）を利用して１メートル以上の岩計約２０万個のサイズや位置、形状を短時間で自動識別することに成功したと発表した。

　解析から、自転速度が異なるりゅうぐうとベンヌでは、表面の岩や土砂の移動方向が逆になっていたことも判明。惑星科学だけでなく、地上の土木、防災への応用も期待できるという。論文は同日、英科学誌サイエンティフィック・リポーツに掲載された。

　東大の清水雄太特任研究員と宮本英昭教授らのチームは、地球や他の天体の岩石約７万個をＡＩに学習させ、自動識別するシステムを開発。りゅうぐうとベンヌの高解像度画像約１万枚を読み込ませた結果、りゅうぐう表面で約２万個、ベンヌで約１８万個の岩をそれぞれ識別した。

　研究チームは、りゅうぐうとベンヌ上の岩のサイズ分布に着目。地上の土石流の観察で、岩や土砂は流れた方向に向けて次第に大きくなることが知られており、りゅうぐうでは赤道から南北両極に、ベンヌでは逆に極から赤道に向けて岩が移動していることが判明。りゅうぐうは自転速度が７．６時間と遅く、ベンヌは４．３時間と速いことによる遠心力の差がこの違いを生じさせることも分かった。

　識別にかかる時間は１天体当たり半日程度と高速で、２０２６年度に打ち上げられる火星衛星探査計画「ＭＭＸ」などでも利用される予定という。

　清水特任研究員は「地上でも定期的にドローンで広範囲の斜面を撮影し、大量の岩石を識別しておくことで、崩落の前兆を検出する応用も考えられる」と期待を示した。