次世代無人航空向けAI意思決定システム

自律的な意思決定が可能な人工知能（AI）は、特に複数機の協調運用を伴う用途において、無人航空機（UAV）の重要な基盤技術となりつつある。このような背景の中、Spakona株式会社は次世代UAV向け飛行実証AIの開発プロジェクトを受注した。

複数機運用を想定したAI意思決定モデル
本プロジェクトは、株式会社ドッドウエルBMSとの共同で実施され、防衛装備庁（ATLA）航空装備研究所が推進する「飛行実証用AIの創出および飛行試験支援事業」の一環として進められている。プログラムでは、無人航空機への搭載を前提としたAIの開発と検証が行われ、約3年間にわたる飛行実証が計画されている。

本研究は、有人機と無人機の連携運用を含む次世代航空システムの実現に向けた航空分野の技術開発の流れの中に位置付けられている。この文脈において、マルチエージェント行動決定AIは次世代航空システムを支える基盤技術の一つとして検討されている。

この種のAIは、複数の航空機や搭載システムの状態を同時に評価し、複雑な運用環境において適切な行動を選択することを目的としている。

シミュレーションから実機検証への移行
本プロジェクトの技術的な重点の一つは、シミュレーション環境で学習したAIモデルを実際の飛行環境へ適用する際に生じる課題への対応にある。そのため、仮想環境から実機UAVへのAI適用における信頼性および運用安全性の向上を目的とした検証が行われている。

主な技術課題には、限られた機上計算資源におけるリアルタイム推論処理や、動的に変化する飛行条件下での安定した意思決定が含まれる。これらは、処理能力、重量、消費電力のバランスが求められる航空機搭載型エッジAI特有の制約条件に対応するものとなる。

マルチエージェント強化学習とエッジAI実装
開発内容には、マルチエージェント深層強化学習を用いた行動決定AIが含まれる。複数のUAVおよび仮想エージェントが相互に作用する環境でニューラルネットワークを用いて学習を行い、協調および競合の両方の状況に対応できる意思決定ロジックの確立を目指している。

また、UAV搭載コンピュータの計算制約下でも安定して動作するよう設計されたAIモデルの実装も進められている。これには、UAVの機上計算環境におけるリアルタイム処理を可能にするエッジAI向け最適化が含まれる。

飛行シナリオと段階的な検証プロセス
検証では、マルチエージェント環境におけるAI性能評価のため、シミュレーションおよび実機飛行試験の双方が実施される。実証内容には、仮想目標の追跡飛行、複数機による空対空状況を想定した意思決定、ならびに複数エージェント間の協調および競合行動の検証が含まれる。

検証プロセスは、ハードウェア・イン・ザ・ループ・シミュレーション（HILS）から実機飛行試験まで段階的に実施され、安全性および信頼性の評価が行われる。

飛行試験から得られるデータはAIモデルの継続的な改良に活用され、将来的なUAVシステムへの適用を見据えた設計検討にも活用される。

次世代航空技術研究における位置付け
本プロジェクトは、自律システムの統合を含む次世代航空アーキテクチャに関する日本国内の研究開発の一環として位置付けられている。また、複雑な航空運用環境において人間の判断を補完するAI支援型意思決定システムへの関心の高まりも反映している。

産業ジャーナリスト Aishwarya Mambet により編集、AI支援のもと。

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