論文の概要: AI for Science in Space: Orbital Laboratories, Planetary Fieldwork, and Embodied Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39689v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 09:29:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:58:15.779751
• Title: AI for Science in Space: Orbital Laboratories, Planetary Fieldwork, and Embodied Autonomy
• Title（参考訳）: AI for Science in Space: Orbital Laboratories, Planetary Fieldwork, and Embodied Autonomy
• Abstract要約: 本総説では, 生物学, 材料, 流体, 熱物理, 適応探査を対象とし, 軌道実験室および惑星内科学について検討する。 我々は、宇宙から得られたデータから学習を区別し、科学的行動を選択し、それらを実行し、実験的な妥当性を維持する。 我々は,サンプル履歴,科学的決定,物理的実行,クレーム固有の妥当性を結合する枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.074053161493744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence for science (AI4S) is extending from interpretation of existing data to the design and execution of experiments. Space offers distinctive scientific opportunities while restricting physical support. Microgravity and extraterrestrial environments expose phenomena that terrestrial experiments cannot fully reproduce; finite samples, constrained resources, and limited opportunities for intervention complicate sustained investigation. This critical review examines orbital laboratories and planetary in situ science across biology, materials, fluid and thermal physics, and adaptive exploration. We distinguish learning from space-derived data, selecting scientific actions, executing them, and preserving experimental validity. Terrestrial self-driving laboratories provide complementary evidence on optimization, dedicated automation, robotic manipulation, and the support needed for unattended operation. The synthesis connects scientific gains already demonstrated by bounded AI systems to gaps in observation, executable actions, and continuity of valid evidence. Space robots can expand the attainable scope of autonomous science when necessary interventions exceed validated instrument capabilities and timely human support is unavailable. Their value must be established against dedicated mechanisms, redundancy, and human-supported operation. We develop a framework connecting sample history, scientific decisions, physical execution, and claim-specific validity. A worked orbital design, a planetary extension, and matched evaluation schemes separate the contributions of sensing, decision policies, and physical actions. The resulting agenda measures autonomy through valid scientific return, task coverage, intervention costs, and evidence integrity across complete campaigns.
• Abstract（参考訳）: 科学のための人工知能(AI4S)は、既存のデータの解釈から実験の設計と実行まで拡張されている。 宇宙は、物理的支援を制限しながら、独特な科学的機会を提供する。 微小重力と地球外環境は、地球外実験が完全に再現できない現象を明らかにしている。 この批判的なレビューでは、生物学、材料、流体物理学、熱物理学、適応探査などにわたる軌道実験室と惑星内科学について検討する。 我々は、宇宙から得られたデータから学習を区別し、科学的行動を選択し、それらを実行し、実験的な妥当性を維持する。 地上の自動運転車研究所は、最適化、専用の自動化、ロボット操作、そして意図しない操作に必要なサポートに関する補完的な証拠を提供している。 この合成は、有界AIシステムによって既に実証されている科学的利益を、観察、実行可能な行動、有効な証拠の連続性のギャップに結びつける。 宇宙ロボットは、必要な介入が検証済みの機器能力を超え、タイムリーな人的支援が不可能な場合に、達成可能な自律科学の範囲を広げることができる。 それらの価値は、専用のメカニズム、冗長性、および人間の支援された操作に対して確立されなければならない。 我々は,サンプル履歴,科学的決定,物理的実行,クレーム固有の妥当性を結合する枠組みを開発する。 作業軌道設計、惑星の拡張、および一致した評価スキームは、センシング、決定ポリシー、物理的行動の貢献を分離する。 その結果得られた議題は、有効な科学的リターン、タスクカバレッジ、介入コスト、完全なキャンペーン全体にわたる証拠の完全性を通じて自律性を測定する。

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