クラウドコンピューティングは宇宙に「飛ぶ」

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デジタル化の波が押し寄せる中、デジタル化の基盤の一つであるクラウドコンピューティングは、新たな発展の機会をもたらしています。これまでとは異なり、クラウドコンピューティングは従来の ICT 業界の枠を超えて拡大し始めています。医療業界から教育業界、宇宙探査に至るまで、クラウド コンピューティングは、ますます多くの業界でデータの取得、処理、保存、転送の方法に革命をもたらし、効率を大幅に向上させ始めています。

宇宙探査におけるクラウドコンピューティングの応用は時宜を得ています。一方、今年7月以降、天問1号を含む複数の火星探査機が相次いで打ち上げに成功し、人類の火星探査活動の新たな活発な時期を迎えた。一方、クラウド コンピューティングは、火星や月の探査、宇宙ステーションの建設などの宇宙探査活動に大きな可能性を秘めています。最近、IEEEの専門家は人民郵電通信の記者とのインタビューで、クラウドコンピューティングは宇宙探査の分野で欠かせない情報技術になるだろうと語った。クラウド コンピューティングは、ビデオ、衛星画像、大量のデータのリアルタイム処理に適用でき、航空宇宙従事者が情報をよりよく理解して処理するのに役立ち、それによって宇宙探査ミッションをより効率的に完了することができます。

クラウドコンピューティングが宇宙探査を支援

人類が宇宙探査機を通じて広大な宇宙の探査を続けるにつれ、宇宙探査機がそのミッション中に得た膨大な量のデータをどのように受信、処理、保存、送信するかという新たな課題が人類に突きつけられています。膨大なデータという課題に対処するには、クラウド コンピューティングが明らかに最善の選択です。

わが国初の火星探査機「天問1号」を例にとると、その計算能力に対する需要が顕著になっています。 「天問1号」は火星の周回、着陸、巡回という重要なミッションを担っている。この探査車には地中探査レーダーと光学カメラが搭載されており、火星の地下構造を探知したり、火星表面の画像を取得したりすることができるが、これには大規模で高速かつ正確な計算能力が求められる。 IEEE地球科学およびリモートセンシング学会上海支部長でIEEE上級会員の徐鋒教授は、「火星探査では大量の火星軌道レーダーデータが収集される。火星の地下地形の変化を分析する際には、周囲の地形データと比較・分析することも必要だ」と語った。

情報への迅速なアクセスは、宇宙飛行士の生命の安全と宇宙船の適切な運用に不可欠です。 IEEE シニア会員の Claudio Sacchi 氏と IEEE フェローの Marina Ruggieri 氏は、宇宙探査を行う際には、有人宇宙船に搭乗する宇宙飛行士と宇宙船で活動する宇宙ロボットの両方が、ミッションの完了をサポートするために十分な情報と知識を取得する必要があることに同意しました。たとえば、日常生活で困難に遭遇すると、人々は通常、問題の解決に役立つビデオやテキストチュートリアルをインターネットで探します。宇宙飛行士についても同じことが言えます。任務遂行中に困難に直面した場合、クラウド コンピューティング テクノロジーを使用してデータを迅速に取得して処理し、より効率的に問題を解決することができます。

クラウドコンピューティングは、高速かつ正確な情報処理能力、低い運用コスト、高い柔軟性などの利点を備えており、従来のデータストレージとデータメンテナンスに存在する問題を効果的に解決し、宇宙探査活動の厳しいコンピューティング能力要件を満たし、長距離データ伝送の架け橋を構築しました。クラウド コンピューティング テクノロジーを適用することで、航空宇宙分野の作業者はインターネットと共有サーバーを介してデータにアクセスし、読み取り、処理できるようになります。宇宙空間を移動する宇宙探査機でも、宇宙飛行士や自動化システムはこの技術を使用して、大量のデータを取得、分析、保存、送信することができます。

クラウドコンピューティングが距離の課題に対応

宇宙探査におけるクラウド コンピューティングの価値は顕著ですが、現在の技術レベルの制限により、宇宙探査におけるクラウド コンピューティングの適用は依然として物理的な距離の面で課題に直面しています。

IEEE の上級会員である Alexander Wyglinski 氏は、「宇宙クラウド コンピューティング」と、私たちが通常情報を保存して共有するクラウド コンピューティングとの違いは、主に、「宇宙クラウド コンピューティング」デバイス間の物理的な距離が通常のクラウド コンピューティング デバイス間の距離よりもはるかに大きく、それがデータ伝送に一定の課題をもたらす点にあると考えています。具体的には、「宇宙クラウドコンピューティング」では、月面上の機器、月を周回する宇宙船、火星へ向かう探査機、地球上の機器、木星を周回する深宇宙探査機など、さまざまな機器を接続する必要があります。これらの航空機とデバイス間の距離は非常に遠いため、データ伝送を成功させるには、極めて強力なネットワーク サポートが必要です。

IEEEフェローのカレン・パネッタ氏は、現在の宇宙探査ミッションで得られたデータのほとんどは、保管と処理のために地球に持ち帰る必要があると述べた。この方法はコストがかかり非効率的であり、データの送信にも大量のエネルギー消費を伴います。宇宙でも太陽光発電は使用できますが、作業負荷が増加すると、機器を頻繁に充電する必要が生じます。それに応じて、宇宙探査機や宇宙船によって長距離にわたって収集されたデータをいかに効果的に送信し、保存するかが、コストの削減、効率性の向上、エネルギー消費の削減を目的とした次の技術革新の焦点となっています。

将来的には、「宇宙クラウドコンピューティング」技術と人工知能を組み合わせることで、新たな発展段階を達成することができます。カレン・パネッタ氏は、人工知能がインテリジェントな分析と専門知識の獲得を通じて問題を研究し解決することで、「宇宙クラウドコンピューティング」のエネルギー消費を削減できると考えています。 「おそらく将来的には、人工知能の強力な推論能力が、惑星に生命の兆候があるかどうかなど、宇宙に関するいくつかの疑問に人類が答えるのに役立つようになるだろう。」

IEEEの専門家は、クラウドコンピューティング技術は宇宙探査活動にとって非常に重要であり、宇宙探査活動におけるデータの取得、処理、保存、伝送の方法に新たな変化をもたらすだろうと述べた。 IEEEは今後も世界の科学技術専門家と連携し、宇宙探査における工学技術の応用と発展に引き続き注目し、徹底的な研究を行い、人類社会における科学技術革新の無限の可能性を創造していきます。