中国は、軌道上で複雑なAIモデルを直接実行できる衛星ネットワークの試験に成功した。これは「三体計算星座（Three-Body Computing Constellation）」にとって大きな飛躍となる。 浙江之江実験室（Zhejiang Lab）が国際的なパートナーと共同で開発したこの実験的なスウォーム（群）は、地上局の中継という従来のボトルネックを回避し、宇宙で膨大なデータを処理する軌道上エッジコンピューティングの可能性を実証している。2026年2月16日、研究者らはネットワークへの10個の人工知能モデルの配備に成功したことを確認し、分散型宇宙基盤処理の新しいアーキテクチャを検証した。
三体計算星座は、単なるデータ収集から能動的な軌道上インテリジェンスへの戦略的転換を象徴している。従来、衛星は「鏡」として機能し、生のデータをキャプチャして分析のために地球に送信していたが、これは大きな遅延を生み、通信帯域幅に負荷をかけていた。衛星自体に高性能な計算ハードウェアを統合することで、浙江之江実験室は、データをリアルタイムで解釈し、地上や深宇宙のユーザーに直接実用的な洞察を提供できる「空のコンピュータ」の構築を目指している。
中国の軌道衛星ではどのようなAIモデルが稼働しているのか？
中国の三体計算星座は現在、リモートセンシングや天文分析用の2つの巨大な80億パラメータ・システムを含む、10の人工知能モデルを軌道上で運用している。 これらのモデルにより、自律的な特徴識別や宇宙事象のリアルタイム分類が可能になり、処理のために地上の地上局に送り返す必要のあるデータ量が大幅に削減される。
これらのモデルの技術的な高度さは、軌道上ハードウェアとしては前例のないものだ。具体的には、80億パラメータのリモートセンシングモデルは、2025年11月のミッションですでにその有効性を証明している。このモデルは中国北西部の189平方キロメートルにわたるインフラ調査を実施し、深い積雪にもかかわらず橋やスタジアムの特定に成功した。同時に、宇宙現象を分析するために天文タイムドメインモデルが使用されている。現在のAI運用の主なハイライトは以下の通り：
- ガンマ線バーストをリアルタイムで分類する際の精度99％。
- 悪天候下での地理空間的特徴の自律検出。
- 送信前に不要な画像を除去することによるリアルタイムのデータ圧縮。
- 複雑なタスクを複数の衛星ノードに分割する軌道上分散コンピューティング。
三体計算星座における衛星間ネットワークはどのように機能するのか？
星座内の衛星間ネットワークは、複数の宇宙機がデータと処理タスクを同時に共有できる分散型クロスリンクシステムを通じて機能する。 高速通信リンクを活用することで、このスウォームは機能的な軌道上計算ネットワークを形成し、共有された軌道上リソースを通じて計算負荷を最適化するためにユニット間で情報をルーティングし、従来の地上中継による遅延を回避する。
過去9ヶ月間に行われたテストにより、艦隊内の6機の宇宙機が安定した衛星間リンクを維持し、単一の処理ユニットとして機能できることが確認された。この「スウォーム・インテリジェンス（群知能）」により、衛星はデータパケットをシームレスに引き渡すことができ、1機の衛星に負荷がかかりすぎたり通信範囲外になったりしても、別の衛星が計算負荷を引き継ぐことができる。浙江之江実験室のミッション管制官は、これらのクロスリンクを利用して、単一の巨大なAIタスクを分割し、連携する複数の衛星で解決する分散型コンピューティングの実証を行った。この能力は、現代のハイパースペクトルセンサーやX線センサーによって生成される膨大なデータセットを管理するために不可欠である。
完成した三体計算星座はどの程度の計算能力を提供するのか？
1,000機以上の衛星が完全に配備されると、三体計算星座の総性能は毎秒100京回の演算に達すると予測されている。 初期の12機のパイロットプログラムからのこの大規模なスケーリングは、世界のエンドユーザーや複雑な深宇宙探査ミッションのために、ほぼ瞬時のデータ処理が可能な分散型軌道スーパーコンピュータの確立を目指している。
この星座のロードマップでは、2025年5月に打ち上げられた最初の12機の成功に続き、急速な拡大が予定されている。浙江之江実験室の主任研究員であるLi Chao氏によると、最終的な目標は低地球軌道（LEO）に遍在する計算基盤を提供することである。毎秒100京回の演算能力（世界で最も強力な地上のスーパーコンピュータに匹敵する）により、このネットワークはスマートシティ管理、環境モニタリング、および他の宇宙機の自律航法をサポートする。このレベルの性能により、宇宙ベースのデータはもはや単なる「蓄積と転送」の産物ではなく、グローバルなインフラのためのリアルタイム・ユーティリティとなる。
宇宙科学と通信への影響
軌道上エッジコンピューティングへの移行は、数十年にわたって衛星の有用性を制限してきた「ダウンリンクのボトルネック」を効果的に解消する。 送信元でデータを処理することで、三体計算星座は地上への高帯域無線周波数やレーザーリンクの必要性を最小限に抑える。これは天体物理学にとって特に重要である。例えば、宇宙X線偏光検出器を搭載した2機の衛星は、ガンマ線バーストを即座に特定して報告できるようになり、地上の望遠鏡がイベントが消え去る前に旋回して観測することが可能になる。このリアルタイム機能は、宇宙における高エネルギー過渡事象の理解における画期的な進歩につながる可能性がある。
さらに、このAIスウォームの分散型の性質は、従来の単一の大型衛星にはないレベルの回復力を提供する。単一のユニットが故障したり宇宙ゴミによって損傷したりしても、ネットワーキングプロトコルにより、残りの機体がデータを再ルーティングし、AI処理の負荷を再分配することができる。このアーキテクチャは、将来の宇宙におけるモノのインターネット（IoT）フレームワークの青写真となり、高速でインテリジェントな軌道上バックボーンを通じて何百万ものデバイスの接続を可能にすると期待されている。
今後の展望：軌道上スウォームの拡大
今後、浙江之江実験室は打ち上げスケジュールを加速させ、数年以内に1,000機の大台に乗せる計画だ。 ハードウェアの将来のバージョンでは、データスループットを向上させるために、さらに大規模なAIモデルやより堅牢な衛星間レーザー通信システムが組み込まれる可能性が高い。現在の80億パラメータ・モデルの成功は、月や火星探査の自律的なミッション計画を支援するために、大規模言語モデル（LLM）や特殊な生成AIが最終的に軌道上に搭載される可能性を示唆している。三体計算星座が成長するにつれて、地上のデータセンターと軌道上の資産との関係が再定義され、地球の表面から何マイルも上で最も重要な計算が行われる時代の到来を告げることになるだろう。
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