[論文レビュー] Artificial Intelligence for Interstellar Travel

Andreas M. Hein, Stephen Baxter|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2018

Space Science and Extraterrestrial Life参考文献 107被引用数 12

ひとこと要約

本論文は、人工知能（AI）を活用した恒星間探査機の包括的フレームワークを提案し、ナビゲーション、保守、現地資源利用、自己複製の分野におけるAIの自律性に重点を置いている。AIが人間の認知能力に相当する、人間の脳と同等の計算能力を持つ場合、2060年までに質量が30〜100トンに達すると推定され、21世紀半ばには実現可能な恒星間ミッションが可能になるとされる。

ABSTRACT

The large distances involved in interstellar travel require a high degree of spacecraft autonomy, realized by artificial intelligence. The breadth of tasks artificial intelligence could perform on such spacecraft involves maintenance, data collection, designing and constructing an infrastructure using in-situ resources. Despite its importance, existing publications on artificial intelligence and interstellar travel are limited to cursory descriptions where little detail is given about the nature of the artificial intelligence. This article explores the role of artificial intelligence for interstellar travel by compiling use cases, exploring capabilities, and proposing typologies, system and mission architectures. Estimations for the required intelligence level for specific types of interstellar probes are given, along with potential system and mission architectures, covering those proposed in the literature but also presenting novel ones. Finally, a generic design for interstellar probes with an AI payload is proposed. Given current levels of increase in computational power, a spacecraft with a similar computational power as the human brain would have a mass from dozens to hundreds of tons in a 2050-2060 timeframe. Given that the advent of the first interstellar missions and artificial general intelligence are estimated to be by the mid-21st century, a more in-depth exploration of the relationship between the two should be attempted, focusing on neglected areas such as protecting the artificial intelligence payload from radiation in interstellar space and the role of artificial intelligence in self-replication.

研究の動機と目的

• AIを用いた恒星間探査機の詳細な工学的設計およびシステムレベルの設計が、現在の文献において未だ十分に検討されていないという点を解決すること。
• 自律的な恒星間ミッションに不可欠なAIの能力、特に保守、探査、インfra構築の分野を特定・分類すること。
• 人間レベルの認知能力を持つAIペイロードの質量および技術的成熟のタイムラインを推定すること。
• AI駆動の恒星間探査機のための新規なシステムおよびミッション設計を提案すること。これには放射線遮蔽およびモジュラー修復システムが含まれる。
• 恒星間空間における銀河宇宙線からの保護やAIの自己複製といった、未だ十分に研究されていない分野を検討すること。

提案手法

• 自律性、保守、現地資源利用を含む機能的要件に基づいて、AI恒星間探査機ミッションのタイプ論を構築する。
• 中央集権型AIペイロード、放射熱放散用の径方向放射器、熱伝導を最小限に抑えるための熱シールドを備えた汎用宇宙船アーキテクチャを提案する。
• ムーアの法則の外挿および計算効率のトレンドを応用し、人間の脳レベルの処理能力を持つAIシステムのペイロード質量を推定する。
• 標的星への接近度と熱的・放射線的暴露のトレードオフをモデル化し、星に向かって設置する熱および放射線遮蔽を提案する。
• 地上のロボットによる部品交換を可能にするモジュラー修復システムを導入し、長期間飛行に耐える自己修復AIおよび放射線耐性電子部品の検討を行う。
• 母船にサブプローブを搭載するミッションアーキテクチャを分析し、AIコアが計算を担い、サブプローブが探査を実施する形態を想定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複雑なタスク、例えばインfra構築や科学的発見を遂行できる自律的恒星間探査機に必要な人工知能の水準はどの程度か？
• RQ2 AIシステムは、数世紀にわたる恒星間飛行中に、どのようにして自己保守・自己修復を実現できるか？
• RQ3 人間レベルの認知能力を持つAIペイロードの質量および電力要件は何か？ また、そのようなシステムはいつごろ打ち上げ可能になるか？
• RQ4 恒星間飛行中に、AIはどのようにして銀河宇宙線および太陽放射から保護されるべきか？
• RQ5 AIは自己複製可能な宇宙船において、どのような役割を果たすことができ、それが恒星間植民地化を可能にするか？

主な発見

• 人間の脳レベルの計算能力を持つAIペイロードは、計算効率の継続的トレンドを仮定した場合、2060年までに30〜100トンの質量に達すると推定される。
• 人工汎用知能（AGI）の登場と最初の恒星間ミッションの両方が21世紀半ばに発生すると予測され、統合的開発のための一致する時間的ウィンドウが形成される。
• 銀河宇宙線からの保護を目的とした放射線遮蔽および自己修復AIシステムは、長期間にわたる恒星間飛行中におけるAIペイロードの保護に不可欠である。
• 数世紀にわたる機能維持の観点から、ロボットによる部品交換が可能なモジュラー設計および搭載修復機能は、極めて重要である。
• シリンダ型AIコア、径方向の熱放散パイプ、および後方を向いた放射器システムを備えた汎用プローブアーキテクチャは、熱管理を最適化し、放射熱伝導を最小限に抑える。
• 計算能力の向上と打ち上げコストの低下が続く中で、ミッション開発が遅延する可能性がある「待機パラドックス」の懸念が存在する。