ChatGPT のような AI チャットボットは、エッセイ、レポート、電子メールを大量に作成できる能力で引き続き注目を集めています。 宇宙企業にとって、生成人工知能ツールは、データセットを結合し、運用を合理化する可能性をもたらします。
たとえば、HawkEye 360 では、プログラミング コードを通じて同社の無線周波数信号の仮想ウェアハウスにクエリを実行するアナリストは、代わりに自然言語で質問することで、必要なものを見つけることができます。
「世界のこの地域で起きている違法漁業を見せてください」とホークアイ360のチーフデータサイエンティスト、ケイトリン・ジマーマン氏は2023月にカリフォルニア州マウンテンビューで開催されたSatellite Innovation XNUMXで語った。 「これにより、データベースにアクセスして情報を引き出すクエリが生成される可能性があります。」
同様に、ハイパースペクトルのスタートアップ Orbital Sidekick では、従業員が生成 AI を使用して会社の画像アーカイブとタスク スケジュールを検索できるようにしています。
「これは、私たちのチームがこれらのシステムとどのようにやり取りするかを監視するための非常に強力なツールです」と、Orbital Sidekick の主任ソフトウェア エンジニアである Andrew Guenther 氏は述べています。
Guenther 氏と彼の同僚は、人々がどのような情報を望んでいるのかを確認するだけでなく、クエリが空である場合も確認しています。 「彼らはやりたいことを正確に書き留めており、私たちはそれを捉えることができます」とGuenther氏はSatellite Innovationで語った。
仕事を変える
宇宙企業は長年にわたり、運用を自動化し、データ転送の遅延を削減し、衛星上の異常を検出するために、機械学習アルゴリズムへの依存を拡大してきました。 従来の AI のこれらのアプリケーションは、事前に設計して徹底的にテストできます。
対照的に、生成 AI は深層学習モデルに依存して、膨大な言語または画像データセット内のパターンを検出し、履歴データと将来の予測に基づいて結果を生成します。
Microsoft Azure Space プリンシパル プログラム マネージャーの Steven Truitt 氏は、XNUMX 月にマウンテン ビューで開催された MilSat シンポジウムで、「生成 AI が世界に旋風を巻き起こしているのは明らかです」と述べました。 「それは宇宙産業全体のあり方に多大な影響を与えるだろう。」
たとえば、マシン間通信を介した異種データセットの統合の向上につながる可能性があります。
「生成的 AI 翻訳サービスのおかげで、不明確な API であっても相互に通信できるようになるでしょう」と、衛星運用の自動化を専門とする新興企業 Cognitive Space の CEO、Guy de Carufel 氏は Satellite Innovation で述べました。
生成 AI は、宇宙企業の働き方を変革するだけでなく、顧客との関係にも大きな影響を与えるでしょう。
「それは彼らの組織の働き方や彼らの行動パターンが世界に現れる方法を根本的に変えることになるだろうし、それは波及効果をもたらすだろう」とトゥルイット氏は語った。
複雑な問題の解決
たとえば、Esri の ArcGIS Web ベース マッピング ソフトウェアの顧客は、地球観測センサーによって生成されるデータの量に圧倒される可能性があります。
Esri グローバル ビジネス開発ディレクターの Richard Cooke 氏は、XNUMX 月に開催された World Satellite Business Week カンファレンスで、「私たちが発売しているすべてのセンサーと、降りてくるすべてのデータを見ると、文字通りすべてを消費することはできません」と述べました。パリで。 「Synthetaic やその他の組織が取り組んでいる取り組みは、生成 AI の次の応用の準備となるでしょう。 これらすべてのセンサーが地球の中枢神経系のように機能するようになるでしょう。」
センサーデータがリンクされると、「脳内でニューロンが発火するようなものになる」とクック氏は語った。 「私たちはこれほど迅速に観測を取得し、それらの観測に基づいて迅速に意思決定を下せるようになるでしょう。 これにより、政策決定とビジネス上の意思決定が強化され、生産性が向上します。」
Synthetaic はウィスコンシンに本拠を置く AI スタートアップで、ソーシャル メディアのレポートと Planet の衛星画像を統合することで、XNUMX 月に米空軍によって撃墜された中国の気象気球の進路を追跡しました。
Synthetaic の創設者兼 CEO の Corey Jaskolski 氏は、World Satellite Business Week で、生成 AI によって「かなり根本的な透明性がもたらされるだろう」と述べました。 「これまでは隠蔽されていたものを衛星データから見つけられるようになるでしょう。」
生成 AI によって約束される根本的な透明性は、人々が複雑な問題を解決するのに役立つ可能性があります。
ハリケーン、地震、その他の災害の後、生成 AI は衛星データと地上データを合成して、通信ネットワークや交通インフラが損傷した場所、利用可能なリソースを特定し、緊急事態管理者に行動方針を推奨することができます。
ガードレールの設置
さらに、生成 AI は将来のシナリオをテストできます。
アマゾン ウェブ サービスは、イタリアの Earth 分析会社である Latitudo 40 と協力して、都市計画者による新しい都市のモデル化を支援しています。
「地球観測データを用いた生成 AI を使用することで、二酸化炭素排出量を最小限に抑えることができます」と AWS のプリンシパル宇宙製品ソリューション アーキテクトであるアラン キャンベル氏は Satellite Innovation で述べています。
生成 AI の潜在的なアプリケーションを検討している人々は、潜在的な問題についても警告しています。
データベース クエリを簡素化するために大規模な言語モデルを採用している企業には、顧客が表示権限のあるデータのみにアクセスできるようにするためのガードレールが必要になります。
「私たちはセキュリティ設計を厳しく検討して、これらのデータセットを分離し、公開すべきではない情報を確実に公開しないように厳密な境界を設けてきました」とジマーマン氏は述べた。
地球画像では、生成 AI モデルが捏造されたデータでギャップを埋める可能性があり、これは幻覚として知られる問題です。 あるいは、データが意図的に操作されてディープフェイクが生成される可能性もあります。
「AIは安全保障分野で私たちが非常に役立つのに役立ちます」と元国家情報長官副長官スー・ゴードン氏はXNUMX月にロサンゼルスで開催されたエコノミスト・スペース・サミットで語った。 「私たちのシステムを悪い目的で征服しようとするためにそれを使用する人たちが他にもいます。 データ保証を含め、サイバーセキュリティをさらに強化する必要があります。」
このメッセージは、30月XNUMX日のバイデン政権の大統領令で繰り返し述べられた。 人工知能の安全、安心、信頼できる開発と使用に関する大統領令は、AI が重要なインフラストラクチャ システムを物理的攻撃やサイバー攻撃に対してより脆弱にするなど、セキュリティ リスクを引き起こすと警告しています。 そして、国防総省と国土安全保障省に対し、AIがサイバーセキュリティ防御をどのように強化できるかを調査するよう指示している。
干渉の予測
軍事専門家は、従来型 AI と生成型 AI の両方に大きな可能性があると考えています。
退役米空軍少将キム・クライダー氏は、AIは膨大なデータセットを消費し、干渉パターンを検出することで電子戦防御を強化できると述べた。
「機械は、これらの干渉がどこから来ているのか、あるいはどこから来るのかを理解するのに役立ちます」とコンサルティング会社エララ・ノヴァの創設パートナーであるクライダー氏はミルサット・シンポジウムで語った。 「干渉の性質は予測できます。 どこで干渉が起こるかを予測できます。 確かにリスクはあり、課題もあるでしょう。 しかし、私たちは AI や量子、そして私たちを次のレベルに引き上げるさまざまな機能を進化させ続ける方法を見つける必要があります。」
この記事は、SpaceNews 誌の 2023 年 XNUMX 月号に初めて掲載されました。
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- 情報源： https://spacenews.com/radical-transparency-the-promise-and-peril-of-generative-ai/
