ハッブル望遠鏡が蓄積した約1億枚の画像を、ESAのデビッド・オライアン氏とパブロ・ゴメス氏が開発したAI解析ツール「AnomalyMatch」でわずか2日半で自動スキャン。結果、1,400件の異常天体を抽出し、そのうち約800件は過去に科学的に報告されていなかった。主な発見は、合体・相互作用で形が歪んだ銀河や大量の重力レンズ、ガスの触手を持つ「クラゲ銀河」、惑星形成円盤に似た構造など。さらに、既存の分類に当てはまらない数十件の新種天体も確認された。研究は学術誌『Astronomy & Astrophysics』に掲載され、同手法は今後のユークリッド宇宙望遠鏡やベラ・ルービン天文台など次世代観測施設でも活用が期待されている。

**要約（日本語）**

2021年に火星へ着陸し、現在5周年を迎えているNASAのローバー「パーサヴィアランス」が、新たなミッションで生成AIと協働して走行計画を立てる実証実験に成功した。

- **AIパートナー**：Anthropicが開発した大規模生成AIモデル **Claude** が、パーサヴィアランスの走行ルートと通過点を自動で策定。使用したデータは従来エンジニアが使うものと同一。
- **テスト結果**：火星ミッション開始から1707日目に210 m、1709日目に246 mの走行を実施。AIが作成したコマンドはシミュレーションで50万以上の変数検証を経ても問題が少なく、実際の走行でも成功。
- **効果**：AI活用により、ルート計画に要する時間が従来の **半分** に短縮。人間だけで行う膨大な画像解析・障害物回避計画の作業負荷が大幅に軽減された。
- **背景**：火星と地球間の通信遅延（数分）と過去の失敗例（スピリットの砂嵌まり）から、ローバーが自律的に安全な経路を選択できる技術が求められていた。
- **今後の展望**：今回の短距離走行は成功したが、将来的にはClaudeが長距離走行や更なる探査タスクの計画も担当する可能性が示唆されている。

NASA JPLのJared Isaacman氏は「慎重かつ責任を持って新技術を実運用に取り入れた好例」と評価し、AIと惑星探査の融合が次世代ミッションの可能性を広げると語った。