宇宙
自律宇宙船における群知能が重要な理由
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ごく最近まで、航空機や宇宙機、潜水艦などの移動体は、従来型の機械システムに基づいて設計するのが主流でした。近年は「バイオニクス」という概念が登場し、生物の形態や動きなどを模倣した人工設計が広がっています。例えば、トンボを模倣したマイクロドローン、人間の手を再現したロボット、海洋生物の形をした水中ビークルなどです。
このアプローチの利点は、特定の条件に最適化された形状や構造を何十億年もかけて生み出した進化の成果を活用できることです。そうした設計は一般にエネルギー効率と耐久性に優れ、純粋な人工設計で匹敵するのは容易ではありません。
北京大学と中国航空宇宙システム・イノベーション研究院の研究者が執筆した新しい科学論文は、この発想をさらに発展させようとしています。研究では、「拡張生体模倣知能」（Extensive Bionic Intelligence、EBI）という新概念を提唱しています。何十億年にもわたって洗練された進化メカニズムを人工システムに取り入れることで、特に航空宇宙分野で性能をさらに高められると主張しています。
この論文はChinese Journal of Aeronautics1に「航空宇宙分野における拡張生体模倣知能に関する考察」という題名で掲載されました。
バイオニクスと拡張バイオニクス
複雑なシステムが生物システムから徐々に多くの着想を得るようになっている理由は、複雑さが増すにつれて、その設計が生物と同じ問題に直面するためです。
- 異なる構成要素が絡み合う複雑なシステムを、滑らかに連携させる必要がある。
- 条件や環境の変化に迅速に適応する必要がある。
- 「個々の構成要素には存在しない高度な機能が、マクロな階層をまたいで創発し、動的な環境の中で秩序立って進化すること。」
こうした理由から、バイオニクスという概念が生まれました。
「バイオニクスとは、特定の生物を対象としてその特徴を模倣し、物理的属性、運動特性、利用場面において人工システムと自然の生物との高い整合性を実現することです。人工物と自然の生物を究極的に類似させるという追求が、バイオニクスの根本理念です。」
この考え方は、Northrop Grumman (NOC )が開発したマンタ型水中ドローンのような、生物に似た興味深い設計を生み出します（同社のレポートはリンク先をご覧ください）。
ただし、このアプローチには、現実の生物しか模倣できないという限界もあります。設計を大きく発展させることは難しく、人工材料の利点を生かした生物発想の設計ではなく、壊れやすい生体組織に適した形状に最終的に制約されてしまいます。
そこで現在、「拡張バイオニクス」という新しいアプローチが検討されています。これは最終的な成果である生物だけでなく、生物を生み出したプロセス自体も模倣します。そのプロセスを人工システムに適用したとき、同じ結果が得られるとは限りません。
「拡張バイオニクスは、固定観念となった『一対一対応』の発想（たとえば、泳ぐ生物だけを模倣してロボット魚を設計したり、飛ぶ動物をまねてドローンを設計したりすること）から脱却します。形態、構造、行動、推論、組織、群れなど、自然界に存在する多様な生物学的パターンを探究し、そこから人工システムに応用できる普遍的な方法論を抽象化します。」
拡張バイオニクスの応用
総じて、拡張生体模倣知能（EBI）は、多くの科学分野を新たな工学・設計体系へ統合することを目指しています。
- 生物進化（自然界における知能の出現）
- 神経科学の物質的基盤と情報処理機構（知能の神経基盤）
- 認知科学（知能の基本的な現れ）
- 心理学（知能の高度な発現）は、学際的な理論を統合し、知能科学の理論的・技術的枠組みを形成します。
これは、生体模倣システムと群知能、とりわけ将来の自律型・知能型宇宙機および航空宇宙システムの開発において特に重要になると期待されています。
「より複雑な生物も有益なパラダイムを提供します。たとえば、タコの分散型神経ネットワークと柔軟な認知は、分散型知能と適応的な問題解決能力を示しており、高度に自律的な無人システムを設計するための新たな示唆を与えます。」
EBIには、複数の設計を同時に統合できるという付加価値もあります。そのため、古典的バイオニクスの一対一の模倣よりも、ドローンやロボットによる「生態系」を構築するのに適しています。
複数のシステムと目的を学際的に統合し、これまで実用的な道具の配備において成果がまちまちだった、より単純な従来のバイオニクス手法からの転換を促します。
「EBI技術は、生物学習プロセスにおける種ごとの分断を打破し、『水中では魚をまねる』『飛行では鳥を再現する』『陸上ではオオカミを模倣する』といった単純で粗雑な転用手法を捨てます。」
研究者は、群知能を含め、このアプローチが成功する可能性のある事例を複数示しています。
- 鳥の群飛行動を応用した複数UAVの協調（幅広い模倣範囲）。
- 魚群アルゴリズムを用いて衛星編隊の制御を最適化する（種の境界を超越）。
- 無人群システムによる探査（学際的統合による能力強化）。
- 人間の神経系の原理を模倣し、思考・学習能力を備えた人間のような認知エージェントをシミュレートする（知能という概念に焦点を当てる）。
航空宇宙分野の拡張生体模倣知能
環境認識のためのEBI
生物は、偏光視覚を航法、捕食者の回避、狩猟、コミュニケーションに利用しています。また、人工設計に応用できる多様な視覚や感覚も発達させてきました。
- 米国空軍研究所は複眼システムを短距離空対空ミサイルに応用し、シーカーによる迅速な目標捕捉を可能にしました。
- CurvACE曲面人工複眼システムは、短距離オドメトリ、目標追跡、視覚安定化の実験を行うためにドローンへ搭載されました。
- 中国科学院国家天文台（NAOC）は、ロブスターアイ型X線集光撮像技術によって広視野の宇宙X線観測を実現しました。
- 動物の非同期スパイク系列が光の変化を脳へ伝える仕組みを人工ニューラルネットワークで模倣し、高速な動態の把握に役立てます。
統合コンピューティングのためのEBI
清華大学の研究では、メモリスタアレイを用いた畠み込みネットワークにより、畠み込みニューラルネットワーク（CNN）の処理でグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の100倍のエネルギー効率を実現しました。
同様に、浙江大学のニューロモーフィックチップDarwin IIIなどの技術は、1枚のチップ上で200万個を超えるニューロンと1億個のシナプスをサポートでき、単純な動物のニューロン数に近づいています。
動物の神経系の模倣はトランジスタのレベルまで及びます。イオンドープ・ゾルゲル・シリケート膜を用いたシリコンナノワイヤ・ニューロモーフィックトランジスタは、ニューロンの可塑性を模倣します。
個別意思決定のためのEBI
一般に、自律的な意思決定は、スーパーコンピュータやクラウドにアクセスできる中央集約型知能よりも、計算能力、ストレージ、その他のリソースの制約を強く受けます。
EBIはロボットやドローンの動き、方向、行動などを決めるために、遺伝的アルゴリズム、粒子群最適化、グレイウルフ・オプティマイザ、人工魚群アルゴリズムを利用できます。
これは、中央制御された航空宇宙機器から、限られた電力、帯域幅、計算能力、人の監督の下で有効な意思決定を下す自律システムへの移行と合致します。
ロボットの自律的意思決定に向け、人間の脳と同様にドーパミンが動機付けと報酬を調節する、生物発想のドーパミンモデルを開発することさえ可能です。
協調制御のためのEBI
いわゆる「群知能」は、個々の構成要素の知能が限られていても、知的で複雑な集団行動と協調が創発することに基づいています。魚群、鳥の群れ、ハチの群れがその能力を示します。
固定された中央ノードを持たないこのような生体模倣型の協調制御により、宇宙機の群れは硬直した通信トポロジーに依存せずに運用でき、個体の不在や故障といった予期せぬ状況への耐性を高められます。
対抗的ゲーム理論のためのEBI
人工群システムとバイオニクスの用途には通信や防衛が含まれるため、攻撃する能力と攻撃に耐える能力はいずれも重要です。
このため、オオカミの群れによる協力的な狩りや、包囲をかわす魚群といった生物の集団行動が特に注目されます。また、強い捕食者が獲物の群れの弱い個体を狙うのと同様に、他の個体を逃がすため一体の回避者を犠牲にするなど、群れの構成要素の一部に負担を負わせながら集団全体の効率を高めることもできます。
EBI、AI、宇宙技術
宇宙技術の適応力を高める
人工知能の急速な発展により、拡張生体模倣知能は航空宇宙用途で一層重要になっています。再使用型打ち上げ機によって宇宙技術の重要性も急速に高まっており、宇宙機の自律性向上が不可欠になっています。
「『宇宙へのアクセス、宇宙の利用、宇宙の開発、宇宙の探査』という4つの主要能力は、宇宙輸送システム、宇宙インフラ、宇宙製造、深宇宙探査システム、開発システムなど、新しい航空宇宙システムにより高度な要件を課します。」
理想的には、このような生体模倣型AI航空宇宙システムは、複数の能力を統合します。
- EBIを用いて、知覚、記憶、推論、意思決定を一体化したシステム。
- 群知能は、単純な局所ルールから複雑な全体行動を生み出し、それを安定的かつ予測可能に保ちます。
- 新たな状況に適応し、初期の訓練データセットの範囲を超えて対応するため、ニューロン結合を動的に再構成すること。
EBI開発の加速
研究者は、拡張生体模倣知能の開発と導入を加速するには、いくつかの手順が必要だと主張しています。
第一歩は、包括的な生物知能データベースの構築です。大量の生物観察データを処理・分類し、データベースを段階的に洗練させることが不可欠です。異質な生物データを標準化することで、計算モデリングや物理プロトタイプ設計で利用できるようになります。
包括的な生物知能データベースが構築されれば、任務に最適な模倣対象を迅速に選択できます。ただし、その対象は人間の目的にも合致していなければならず、その判断は容易ではない可能性があります。
「主な技術的課題は、生物が持つ複雑な利点と任務固有の工学的課題を一致させる精密な対応付けの仕組みを確立しつつ、過度な単純化や機能的本質の喪失を避けることです。」
次に、新しい環境や問題に対して機敏に訓練できるよう、迅速な進化メカニズムを確立する必要があります。拡張生体模倣型の知覚技術と制御技術も統合しなければなりません。
これらの段階をすべて経ることで、EBI分野は深宇宙の自律探査、地球外での複数ロボットの協調、ソフトウェア定義衛星システムに貢献し、航空宇宙無人システムの知能を飛躍的に高められるようになります。
無人知能システムへの投資
Kratos Defense & Security Solutions
KTOS 価格チャート
防衛用通信インフラとネットワークに注力してスタートしたKratosは、2004年以降、電子機器・防衛関連の中小企業を相次いで買収してきました。
その結果、航空宇宙向け通信ソリューションの重要な供給企業に成長しました。
出典: Kratos Space
Kratosはドローンとミサイルの分野でも急速に事業を拡大しており、特に「安価で十分な性能」の弾薬に注力しています。ウクライナやイランのような紛争では、攻撃用と防御用の両面で高価な兵器システムの生産が消耗に追いつかないため、この分野は重要です。
そのためKratosは、GEKシリーズのターボジェットやZeus固体ロケットモーターなど、亜音速・超音速ミサイル用エンジンを供給しています。
同社はXQ-58 Valkyrie無人戦術航空機（UTA）に加え、兵器試験に使う無人標的機も生産しています。
地上分野では、遠隔操作・自律走行トラックと地上物流システム、高エネルギーレーザー、軽量で電磁干渉を遮蔽する移動プラットフォームのC5ISRシステム（指揮、統制、通信、コンピュータ、サイバー、情報、監視、偵察）、そして開発中の地上配備型大陸間弾道ミサイル（ICBM）システムであるSentinel兵器システムを開発しています。
Kratosのような企業は、機敏性を保てるほど小規模でありながら、拡張生体模倣知能のような新概念を自律ドローンやその他の兵器に導入できる十分な規模も備えています。そのため、エッジAI、センサーフュージョン、分散協調、マルチエージェント任務計画の進展を取り込めると考えられます。
（詳細は、Kratosの完全版投資レポートもご覧ください）
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参考文献
1. Junzhi Yu, et al. Thoughts on extensive bionics intelligence in aerospace field. Chinese Journal of Aeronautics. 2026年3月13日, 104161. https://doi.org/10.1016/j.cja.2026.104161
