AIで宇宙岩石を解読する：隕石ブレークスルー

人工知能（AI）は、地球上だけでなく宇宙でも、私たちのやり方を変革しています。

自律的な宇宙船ナビゲーションやデータ分析から資源利用の最適化、科学的発見の支援に至るまで、さまざまなタスクに活用されることで、この技術はより効率的で自律的、かつ洞察に満ちた宇宙ミッションを可能にしています。

例えば、NASAは長年にわたりAIの力を探求してきました。火星のローバーから新しい系外惑星を見つけるためのAI強化イニシアチブまで、同機関はこの技術を活用して宇宙に対する理解を深めています。

最近、米国の連邦機関は、AIが軌道上の宇宙船がより的確なデータを収集するのに役立つ方法を示しました。AIは衛星が初めて軌道を予測し、画像をAIで処理・評価し、どこに機器を向けるかを決定できるようにし、これにはわずか2分もかからず、人間の介入も必要ありませんでした。

「この考え方は、宇宙船を人間のように動かすことです。データを見るだけでなく、データが示すことやそれにどう対応すべきかを考えるのです」と、NASAジェット推進研究所（JPL）の技術フェローであり、Dynamic Targetingプロジェクトの主任研究者であるスティーブ・チエン氏は述べました。

数年前、イーロン・マスクのSpaceXも、AIを搭載した衛星を打ち上げ、宇宙船が深宇宙ミッションに参加できるようにしました。

このような中、科学者たちはこの技術を用いて隕石の秘密を解明しました。この特定の物質は、結晶とガラスの両方として機能することで、熱流の法則に挑戦しています。

AIの助けにより、研究者はこの鉱物が一定の熱伝導率を維持できることを明らかにし、これは熱管理を技術や産業で変革することで材料科学を革命的に変えるという大きな突破口です。また、鉄鋼生産における膨大な二酸化炭素排出量の削減にも寄与する可能性があります。

AIが隕石の秘密を解き明かす方法

流星体は、時々空を横切って走る光の閃光です。

これらの宇宙岩石は、塵のように小さいものから小さな小惑星ほどの大きさまであります。ほとんどは、破壊された大きな天体の破片です。いくつかは小惑星由来、他は彗星由来、さらにごく少数は月や火星、その他の惑星から来ています。

これらは宇宙空間にいる間は流星体と呼ばれます。地球や他の惑星の大気圏に突入し、通過に耐えると、流星と呼ばれます。

大気圏に突入するときは高速で入り、圧力が物体の強度を超えると破砕し、燃え上がって明るい閃光を放ちます。これが「流れ星」という名前の由来です。特に明るく見えるものは「火球」と呼ばれます。

これらの流星は稀な現象のように思われますが、NASAの推計によれば、1日あたり約48.5トンのこのような物質が地球に降り注いでいます。

宇宙の一部であるこれらの岩石は、小惑星や惑星、そして太陽系の組成、形成、歴史に関する貴重な洞察を提供するのに役立ちます。

隕石は岩石、金属、またはその両方の組み合わせなど、さまざまな材料で構成されています。

科学者は、写真・望遠鏡観測、レーダー検出、顕微鏡観察、分光法、磁力計測など、さまざまな手法を用いてこれらの隕石を詳細に研究しています。

最近では、AIがドローン画像を用いた検出の自動化、機械学習によるタイプ分類の向上、潜在的な衝突地点の特定、さらには隕石内部の材料組成の解明など、宇宙隕石の理解にも活用されています。

膨大なデータセットを分析し、人間が見落としがちなパターンを認識することで、AIは隕石研究の効率と精度を向上させ、結果として生命の起源に関する重要な洞察を提供します。

例えば、昨年後半の研究では、隕石の助けを借りて、7億4200万年前の火星に液体の水が存在した証拠が見つかりました。

つまり、1,100万年前に小惑星が火星に衝突し、赤い惑星の破片が宇宙を漂いました。そのうちの一つが地球に落下し、火星由来であることが直接追跡できる隕石を私たちにもたらしたのです。

それはラファイエット隕石と名付けられ、調査の結果、火星上で水と相互作用していたことが判明しました。最近、国際的な科学者チームが、液体の水が存在した時期に形成された隕石中の鉱物の年代を測定しました。

「隕石に含まれる鉱物と、隕石内部での鉱物間の関係を研究することで、隕石を特定することができます。」

– 主著者 マリッサ・トランブレイ、パデュー大学 地球・大気・惑星科学部（EAPS）助教授

彼女はさらに、隕石は地球の岩石よりも密度が高く、磁性を持ち、金属を含むことが多いと指摘しました。しかし、隕石を見つけるのはそれほど簡単ではありません。

その発見確率は実際には非常に低いです。その結果、研究者はAIとドローンを組み合わせて発見に取り組んでいます。

2022年、オーストラリアのカーティン大学の研究者は、機械学習と2機のドローンを用いて、木星と金星の軌道間の楕円軌道をたどる隕石をオーストラリアの遠隔地で回収しました。

この技術により、隕石ハンターは注意力を失うことなく反復作業を行うことができます。実際、機械は繰り返しにより偽陽性に対処する方法を学習します。

「現在の隕石探しの聖杯は、地理的領域をグリッド化し、地面を観察し、AIで隕石を見つけることができるドローンです。」

– マイク・ハンキー、アメリカ隕石協会

一方、大学の地球・惑星科学部は、パリ天文台、国際電波天文学研究センター（ICRAR）などと協力し、宇宙では一般的であるものの、地球に到達する隕石の5％未満しか占めない炭素リッチ小惑星の謎を解明しました。

この研究は、宇宙科学における長年の謎を解明し、今年発表されました。そのために、科学者は約8,500件の流星体と隕石のイベントを分析しました。

この研究が明らかにしたのは、太陽と地球の大気が巨大なフィルターのように働き、炭素質流星体が地表に到達する前に破壊しているということです。こうした隕石は、アミノ酸や有機分子、そして水を含むため重要です。

炭素リッチな物質が大気圏突入で生き残らないことは既に知られていましたが、研究は多くの流星体が「そこまで到達すらしない」こと、すなわち太陽に近づく際に分解することを示しました。

「宇宙で加熱されても生き残ったものは、地球の大気圏を通過できる可能性が高くなります。」

– 共著者 ハドリアン・デヴィルポワ博士、カーティン大学 宇宙科学技術センターおよびカーティン放射天文学研究所（CIRA）

さらに、潮汐破壊によって形成された流星体は特に脆く、大気圏突入でほとんど生き残らないことが分かりました。パリ天文台のパトリック・ショーバー博士によれば、

「この発見は、将来の小惑星ミッション、衝突危険性評価、さらには地球が水と有機化合物を得て生命が始まったという理論に影響を与える可能性があります。」

一方、今年初めの研究は、AIを用いて「火星地震（Marsquakes）」が、流星体衝突による地震活動が原因であることを発見しました。

ベルン大学とインペリアル・カレッジ・ロンドンの研究チームは、2018年12月から2022年までの数万枚の軌道画像データにAIを活用して新たな衝突を特定し、これを地震データと照合しました。その結果、123個の新しいクレーターを見つけ、そのうち49個が地震と一致する可能性があることが分かりました。

新たに解析されたデータは、火星における流星体衝突が以前の推定の約2倍の頻度で発生していることを明らかにしました。

このことは、インペリアルチームのトム・パイク教授が指摘したように、「火星の複数のデータセットを深く掘り下げる力」を示しています。地震データがなければ、軌道画像で衝突箇所を探す場所が分からず、軌道画像がなければ、地震エネルギーの源を特定できなかったでしょう。

AIは、日々の天気観測に使用される低解像度の軌道カメラの1ピクセルで衝突を検出することで、研究者にとってゲームチェンジャーとなりました。「AIのパワーと速度により、まさに藁の山の中の針を見つけることができました！」と彼は付け加えました。

ここで重要な役割を果たした機械アルゴリズムはJPLで開発され、画像など膨大なデータを精査できます。

AIが結晶‑ガラスハイブリッドを確認

現在、コロンビア工学部の科学者による最新の研究は、AIを用いてさらに驚くべき発見をしました。彼らは、通常の熱流則に従わない宇宙鉱物の「ハイブリッド」熱特性を確認しました。隕石は結晶とガラスの両方の性質を持っています。

これは、結晶とガラスの熱伝導特性が全く逆であるため、画期的です。熱伝導率は両者で大きく異なります。材料の熱伝導率は原子構造に大きく依存します。以下は結晶、ガラス、ハイブリッド材料の比較です。

これらの傾向は、廃熱回収システム、電子デバイスの小型化と効率化、航空宇宙用途の熱シールドの寿命など、さまざまな技術で重要な役割を果たします。

これらの用途で使用される材料の性能と耐久性を最適化するには、原子構造と化学組成が熱伝導能力をどのように決定するかを深く理解する必要があります。

コロンビア工学部の応用物理学・応用数学助教授ミケーレ・シモンチェリは、第一原理アプローチを取り、機械学習と組み合わせて、独特の熱特性を持つユニークな材料を特定しました。

機械学習技術により、チームは第一原理手法の計算上の課題を克服し、熱輸送に影響する原子特性を量子レベルの精度でシミュレートできました。

この材料は、隕石で発見され、火星でも確認された、同種初の材料です。

この特殊な挙動を引き起こす根本的な物理を解明することで、理解が進み、極端な温度差で熱を管理できる材料の設計に役立ちます。

現在、熱伝導は、物質内部での接触による熱移動であり、材料の原子構造に依存します。したがって、無秩序で非結晶的な構造を持つガラス状材料か、秩序ある原子格子を持つ結晶材料かによって、量子レベルでの熱流れが影響を受けます。

基本的に、ガラスでは温度上昇に伴い熱伝導が増加し、結晶では加熱により減少します。

ガラスと結晶でのこの逆の熱伝導性の傾向を捉えるため、シモンチェリはローマ・サピエンツァ大学のフランチェスコ・マウリ氏、スイス連邦工科大学のニコラ・マルザリ氏と協力し、2019年に単一の方程式を導出しました。

特に、この方程式は部分的に無秩序な材料の中間的な挙動を記述しています。これには、熱シールド用の熱バリアコーティング、ペロブスカイト太陽電池、廃熱回収用熱電材料に使用される材料が含まれます。

現在、同じ方程式を用いて、二酸化ケイ素（SiO2）から作られる材料の原子構造と熱伝導率の関係を調査しました。

シリカとしても知られる二酸化ケイ素は、地球上で最も豊富な元素の一つであるケイ素と酸素からなる自然に存在する化合物で、砂の主要成分の一つです。

研究者は、二酸化ケイ素の「トリジミト」形態が、温度に依存しない熱伝導率を持つ結晶‑ガラス材料の特徴を示すと予測しました。

トリジミトは、主に火山岩に存在し、高温・低圧条件下で形成される二酸化ケイ素の高温結晶形態です。また、隕石にも見られます。

トリジミトの異常な熱輸送挙動により、パリ・ソルボンヌ大学のダニエレ・フルニエ、マッシミリアーノ・マランゴロ、エティエンヌ・バラン率いる実験チームは、300年前にドイツに落下した隕石から得られたシリカ・トリジミトのサンプルで試験を実施しました。

実験は、研究者が行った予測を測定により裏付けました。

隕石由来のトリジミトは、秩序ある結晶と無秩序なガラスの中間に位置する原子構造を持つことが確認されました。さらに、80 Kから380 Kの実験的にアクセス可能な温度範囲で熱伝導率が一定であることが分かりました。

さらに分析した結果、チームはこの材料が、鉄鋼製造用炉の熱バリアとして機能する耐火レンガの熱老化から形成され得ると予測しました。

多用途で耐久性があり多機能な鋼は、現代社会で最も重要な材料の一つで、さまざまな産業やインフラを支えています。しかし、鋼の生産は炭素集約的なプロセスで、1 kgの鋼を製造すると約1.3 kgのCO2が排出されます。

年間約10億トンの鋼が生産されており、膨大なCO2排出の原因となっており、米国の炭素排出量の約7％を占めています。

研究が指摘するように、効率と環境への影響は主に、炉内での熱管理、特に極端な温度に耐える耐火材料の熱伝導率によって決まります。

したがって、トリジミト由来の材料は、鋼製造に伴う激しい熱のより効率的な制御を可能にします。研究結果を活用すれば、耐火材の熱伝導率を向上させ、炉の燃焼時間を短縮し、結果として鋼業界の炭素フットプリントを削減できます。

さらに、コロンビア大学のシモンチェリ研究グループは、ハイブリッド結晶‑ガラス材料における熱流動のメカニズムを利用して、スピンを運ぶマグノンや電荷を運ぶ電子など、固体中の他の励起の挙動を理解しようとしています。

これらの概念は、スピントロニクスデバイス、ウェアラブルデバイス、ニューロモルフィックコンピューティングなど、次世代かつエネルギー効率の高い技術に役立ちます。

このため、研究チームは実験的観測可能量を予測する第一原理理論の構築、材料特性の定量的に正確な予測のためのAIシミュレーション技術の開発、そしてそれらを工学・産業上の課題に対応する材料の発見・設計に応用する取り組みを進めています。

AI宇宙研究への投資

宇宙探査に関しては、ロッキード・マーティン・コーポレーション (LMT ) がNASAや国防総省の主要な請負業者として際立っています。同社は、火星探査などのミッションを支援するAIベースの衛星システムや惑星探査機を設計しています。

このグローバルな航空宇宙・防衛企業の時価総額は1012.3億ドルで、現在の株価は433.60ドル、年初来で11％下落しています。EPS（TTM）は23.15、P/E（TTM）は18.73です。ロッキードは配当利回り3.04％を支払っています。

ロッキード・マーティン・コーポレーション (LMT )

今週、同社は新しい、より高性能で耐久性のあるミサイル警告衛星を発表しました。テスト中、次世代OPIR GEO衛星は過酷な温度と激しい振動条件に耐え、運用できる能力を実証しました。

2025年第2四半期の売上高は182億ドルで、前年同四半期の181億ドルから増加しました。四半期純利益は3.42億ドル、1株当たり1.46ドルでした。同社はまた、プログラム損失16億ドルとその他の費用1億6900万ドルも報告しました。これは、ロイターによれば、航空事業の機密プログラムおよびシコルスキー部門の国際ヘリコプタープログラムでの「困難」から生じたものです。

この期間の営業キャッシュフローは2億100万ドルで、2024年第2四半期の19億ドルから大幅に減少しました。一方、フリーキャッシュフローはマイナス1億5千万ドルで、前年同四半期の15億ドルと比較して減少しています。ロッキードはまた、配当と自社株買いを通じて13億ドルを株主に還元しました。

CEOのジム・タイクレットは、米国および同盟国の顧客が「多くの重要プログラムを拡大・加速するよう求めている」と述べ、その中には米国宇宙軍が追加のGPS IIIF衛星を注文したことも含まれます。彼は付け加えました：

「同時に、継続的なプログラムレビューの過程で新たな展開が判明し、主要なレガシープログラムの財務状況を再評価せざるを得なくなりました。その結果、今四半期はこれら新たに特定されたリスクに対処するために複数の費用計上を行います。」

最新 ロッキード・マーティン・コーポレーション  (LMT) 株式ニュースと動向

結論

AIの魔法は地球の境界を越えて宇宙の奥深くへと広がり、火星地震から独特な熱挙動に至るまで、宇宙岩石の隠れたパターンを明らかにしています。これらの発見により、AIは宇宙の理解と材料の未来を変革する発見を加速させています。

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参考文献：

1. Tremblay, M.M., Mark, D.F., Barfod, D.N., Cohen, B.E., Ickert, R.B., Lee, M.R., Tomkinson, T., & Smith, C.L. 最近の火星の水活動の年代測定. Geochemical Perspectives Letters, 32, 2024年11月6日発表. https://doi.org/10.7185/geochemlet.2443
2. Shober, P.M., Devillepoix, H.A.R., Vaubaillon, J., et al. 近日点の歴史と大気圏生存が地球の隕石記録の主要因となる. Nature Astronomy, 9, 799–812 (2025年6月). https://doi.org/10.1038/s41550-025-02526-6
3. Charalambous, C., Pike, W.T., Fernando, B., Wójcicka, N., Kim, D., Froment, M., Lognonné, P., Woodley, S., Ojha, L., Bickel, V.T., McNeil, J., Collins, G.S., Daubar, I.J., Horleston, A., & Banerdt, B. 火星における新たな衝突: Cerberus Fossae衝突検出による地震伝播経路の解明. Geophysical Research Letters, 2025年2月3日初掲載. https://doi.org/10.1029/2024GL110159
4. Simoncelli, M., Fournier, D., Marangolo, M., Balan, E., Béneut, K., Baptiste, B., Doisneau, B., Marzari, N., & Mauri, F. 温度不変の結晶‑ガラス熱伝導: 隕石から耐火材へ. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(28), e2422763122 (2025年7月11日). https://doi.org/10.1073/pnas.2422763122