論文の概要: Planetary Exploration 3.0: A Roadmap for Software-Defined, Radically Adaptive Space Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20910v1
- Date: Wed, 22 Apr 2026 00:22:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.086461
- Title: Planetary Exploration 3.0: A Roadmap for Software-Defined, Radically Adaptive Space Systems
- Title(参考訳): Planetary Exploration 3.0: ソフトウェア定義、ラディカル適応型宇宙システムのためのロードマップ
- Authors: Masahiro Ono, Daniel Selva, Morgan L. Cable, Marie Ethvignot, Margaret Hansen, Andreas M. Hein, Elena-Sorina Lupu, Zachary Manchester, David Murrow, Chad Pozarycki, Pascal Spino, Amanda Stockton, Mathieu Choukroun, Soon-Jo Chung, John Day, Alexander Demagall, Anthony Freeman, Chloe Gentgen, Michel D. Ingham, Charity M. Phillips-Lander, Richard Rieber, Alejandro Salado, Maria Sakovsky, Lori R. Shiraishi, Yisong Yue, Kris Zacny,
- Abstract要約: 惑星探査3.0(Planetary Exploration 3.0、PE 3.0)は、急進的な適応型宇宙システムを持つ単一のまたは少数のミッションによって、観測されていない世界が探索されるパラダイムである。
PE 3.0ミッションは、独自のin situデータリターンに基づいて、初期の探索科学と後続の仮説駆動科学の両方を実行する。
PE 3.0の主要な実現要因は、ソフトウェア定義空間システム(SDSS)である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 67.54181515618724
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The surface and subsurface of worlds beyond Mars remain largely unexplored. Yet these worlds hold keys to fundamental questions in planetary science - from potentially habitable subsurface oceans on icy moons to ancient records preserved in Kuiper Belt objects. NASA's success in Mars exploration was achieved through incrementalism: 22 progressively sophisticated missions over decades. This paradigm, which we call Planetary Exploration 2.0 (PE 2.0), is untenable for the outer Solar System, where cruise times of a decade or more make iterative missions infeasible. We propose Planetary Exploration 3.0 (PE 3.0): a paradigm in which unvisited worlds are explored by a single or a few missions with radically adaptive space systems. A PE 3.0 mission conducts both initial exploratory science and follow-on hypothesis-driven science based on its own in situ data returns, evolving spacecraft capabilities to work resiliently in previously unseen environments. The key enabler of PE 3.0 is software-defined space systems (SDSSs) - systems that can adapt their functions at all levels through software updates. This paper presents findings from a Keck Institute for Space Studies (KISS) workshop on PE 3.0, covering: (1) PE 3.0 systems engineering including science definition, architecture, design methods, and verification & validation; (2) software-defined space system technologies including reconfigurable hardware, multi-functionality, and modularity; (3) onboard intelligence including autonomous science, navigation, controls, and embodied AI; and (4) three PE 3.0 mission concepts: a Neptune/Triton smart flyby, an ocean world explorer, and an Oort cloud reconnaissance mission.
- Abstract(参考訳): 火星以外の惑星の表面と地下は、ほとんど未発見のままである。
しかし、これらの世界は惑星科学の基本的疑問の鍵を握り、氷の衛星の居住可能な地下海から、カイパーベルトの天体に保存された古代の記録まで。
NASAの火星探査の成功は漸進主義によって達成された。
このパラダイムは、私たちがPE 2.0(Planetary Exploration 2.0)と呼んでいるもので、太陽系外惑星には耐えられません。
惑星探査 3.0(PE 3.0: Planetary Exploration 3.0)は、急激な適応型宇宙システムを持つ単一のミッションまたは少数のミッションによって、観測されていない世界が探索されるパラダイムである。
PE 3.0ミッションは、独自のin situデータリターンに基づいて、初期の探索科学と後続の仮説駆動科学の両方を実行する。
PE 3.0の主要な実現要因は、ソフトウェア定義空間システム(SDSS)である。
本稿では,PE 3.0に関するKeck Institute for Space Studies(KISS)のワークショップから,(1) 科学定義,アーキテクチャ,設計手法,検証と検証を含むPE 3.0システム工学,(2) 再構成可能なハードウェア,多機能性,モジュール性を含むソフトウェア定義の宇宙システム技術,(3) 自律科学,ナビゲーション,コントロール,エンボディAIなどのオンボードインテリジェンス,(4) PE 3.0のミッション概念であるNeptune/Tritonスマートフライバイ,海洋探検家,オオアットクラウド偵察の3つについて述べる。
関連論文リスト
- Emerging trends in Cislunar Space for Lunar Science Exploration and Space Robotics aiding Human Spaceflight Safety [6.400932820061077]
月は、地表に持続的な人間の存在を可能にするために重要な最先端の技術と科学的研究を進めるための、例外のない地球外テストベッドとして登場した。
本研究は、惑星間核融合を加速させる実質的な変換ポテンシャルを持つ2つの重要な研究領域を特定し、調査する。
ひとつはLunar Science Exploration with Artificial IntelligenceとSpace Roboticsで、AIとSpace Roboticsに焦点を当てている。
第二に、宇宙ロボティクスは月への有人宇宙飛行を補助し、宇宙開発前のインフラ開発、現地資源利用、表面運用支援、宇宙飛行士の安全確保のための重要な資産として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-03T11:32:33Z) - Understanding Exoplanet Habitability: A Bayesian ML Framework for Predicting Atmospheric Absorption Spectra [0.0]
我々は、外惑星の大気吸収スペクトル予測モデルの作成に取り組んでいる。
このモデルは、収集された観測スペクトルと合成スペクトルデータの両方に基づいている。
この研究は、太陽系外惑星の性質や、一般的な太陽系外惑星の気候や居住性に関する理解に寄与することが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-09T19:34:07Z) - Towards LLM Agents for Earth Observation [63.163707376462405]
これは、NASAの地球観測所の記事から13のトピックと17の衛星センサーに関する140のイエス/ノーの質問のベンチマークである。
Google Earth Engine APIをツールとして使用すると、LLMエージェントは58%以上のコードを実行できないため、33%の精度しか達成できない。
我々は、合成データを微調整することで、オープンモデルの失敗率を改善し、より小さなモデルの方が、はるかに大きなモデルに匹敵する精度が得られるようにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-16T14:19:25Z) - Towards a Reliable Offline Personal AI Assistant for Long Duration Spaceflight [4.382282101149638]
本稿では, GPT, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Knowledge Graphs (KGs), Augmented Reality (AR)を統合したMETISなどの拡張システムを提案する。
そのアイデアは、宇宙飛行士が自然言語のクエリを使って、より直感的に自分のデータと対話し、ARでリアルタイム情報を視覚化できるようにすることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T18:08:42Z) - Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models [103.76509266014165]
VoyagerはMinecraft初の生涯学習エージェントだ。
常に世界を探索し、多様なスキルを身につけ、人間の介入なしに新しい発見を行う。
Voyagerは、Minecraftの新しい世界で学んだスキルライブラリを利用して、新しいタスクをゼロから解決することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T17:46:38Z) - Prediction of Apophis Asteroid Flyby Optimal Trajectories and Data
Fusion of Earth-Apophis Mission Launch Windows using Deep Neural Networks [0.0]
地球とアポフィスのミッションは、自然実験のユニークな機会を超えた追加の要因と科学的目標によって推進される。
小惑星の強さと内部の完全性を理解することは 科学的な好奇心の問題ではありません
本稿では, 入場からポストランディングまでの各段階において, 効率性に必要な概念ロボットシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-11T21:42:53Z) - NeBula: Quest for Robotic Autonomy in Challenging Environments; TEAM
CoSTAR at the DARPA Subterranean Challenge [105.27989489105865]
本稿では,TEAM CoSTARが開発したアルゴリズム,ハードウェア,ソフトウェアアーキテクチャについて述べる。
NeBula (Networked Belief-Aware Perceptual Autonomy) と呼ばれる当社の自律的ソリューションを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-21T19:42:26Z) - The Design of a Space-based Observation and Tracking System for
Interstellar Objects [0.41998444721319217]
最近の恒星間天体1I/Oumuamuaと2I/Borisovの観測により、惑星科学と惑星防衛の新しい機会が開かれた。
近日点から検出されたオウムワムアの場合、地球から約0.2AUで通過し、地球に対して60km/sの超過速度が推定された。
我々は、地球から検出する星座を設計するアルゴリズムと、ビジターの詳細な表面地図を生成する宇宙船群を設計するアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-03T19:09:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。