人工衛星の「帯電」をAIで自動検出　約19年分のデータから帯電しやすい宇宙環境が明らかに

2026-10-28 2026-10-28

sorae編集部

九州工業大学とJAXA（宇宙航空研究開発機構）の研究グループは2026年10月28日、AI（人工知能）を使って人工衛星の表面が帯電する現象を自動的に検出する手法を開発したと発表しました。約19年分の観測データを解析し、衛星が帯電しやすい宇宙環境の特徴も明らかにしたということです。

【▲ 研究で明らかになった人工衛星表面帯電の仕組みを示したイラスト。生成AIを用いて作成されたもの（Credit: 九州工業大学）】

アースできない衛星にたまる電気

人工衛星は地上の電気機器のように大地へアースできません。そのため、宇宙空間を飛び交う電子などが表面にたまると、衛星が電気を帯びることがあります。表面の場所によって帯電の度合いに差が生じると大きな電位差が生まれ、火花のような放電が起きて太陽電池や表面材料を傷めたり、衛星の運用に影響したりするおそれがあります。

従来の手法では、観測データから抽出した帯電の候補を人の目で確認する必要があり、長期間の統計的な解析には大きな手間がかかっていました。

AIが約3000件の帯電イベントを抽出

研究グループは、画像認識などに使われるAIの一種「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」を使い、衛星の観測データから帯電現象を自動で見つけ出す手法を開発しました。研究グループによれば、こうした手法の開発は世界で初めてです。解析には、アメリカの軍事気象衛星「DMSP F16」が2005～2023年に観測したデータが使われています。

約19年分のデータに適用した結果、約3000件の帯電イベントが抽出されました。解析からは、オーロラを起こす高いエネルギーの電子が衛星の帯電を強める一方で、衛星の周りにある電離圏プラズマ中の正イオンが流入することで、負の帯電を抑える働きをしていることがわかりました。衛星の帯電の強さは、オーロラの電子と周囲のプラズマのバランスで決まることが定量的に示されたことになります。