Google、衛星搭載TPUで生成AIの応答取得に初成功|宇宙で「俳句」を生成
©Space Connect

2026年10月30日(現地時間)、米Google(以下、Google)は、軌道上の試作衛星に搭載したAI半導体「TPU」を用いて生成AIを動作させ、地上で応答を受信することに成功したと発表した。

同社によると、データセンター向けTPUが軌道上で生成したAIの応答を受信したのは初めてという。

本記事では、試作衛星による生成AIの動作実証や今回の成果の意義、今後の検証計画について解説する。

Google、宇宙で生成AIの動作に成功

試作衛星にAI半導体「TPU」を搭載

今回の実証に使用された試作衛星は、Googleが米国の衛星事業者Planet Labs(以下、Planet)と協力して開発したものである。

同衛星には、Googleが開発するAI専用半導体「TPU(Tensor Processing Unit)」が搭載されている。

TPUは、AIの学習や推論など、大量の計算処理を効率的に実行するために設計された半導体である。Googleのデータセンターでも利用されており、今回の実験では宇宙環境での動作検証 が進められている。

同衛星は2026年10月1日、SpaceXの相乗り打ち上げミッション「Transporter-18」によって打ち上げられ、その後、Googleは衛星の搭載機器やTPUの電源投入、初期的な機械学習のテストなどを実施してきた。

生成AI「Gemma 4」で俳句を生成

今回の実証では、Googleの生成AIモデル「Gemma 4」を試作衛星上で動作させた。

地上局から衛星に対し、宇宙にいる様子を俳句にするよう指示を送信。衛星がノルウェーのスバールバル諸島付近を通過した際、生成された英語の俳句を地上で受信した。

実際に生成された俳句は、以下のとおりである。

Blue marble below(眼下に広がる青い地球)
Data streams in silent grace(データは静かに、優雅に流れる)
Starlight feeds my core.(星の光が私の中核に力を与える)

※日本語訳は編集部による意訳。

Googleは今回の成果を、軌道上のTPUから初めてAIの応答を得た「Hello World」の節目と位置づけている。

その後、宇宙を題材にしたリメリック(英語の5行詩)の生成や、搭載機器の技術的な状態を報告させるテストも実施された。

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今回の実証で何が確認されたのか

今回の実証で重要なのは、宇宙空間にある衛星上のTPUで生成AIの計算処理を実行し、その結果を地上で受信できた点である。

これまでの試験では、衛星やTPUの電源投入、初期的な機械学習処理などを確認してきた。今回、地上から送信した指示に対してAIが文章を生成し、その応答を受信できたことで、軌道上での生成AIの動作が具体的に示された。

この成果は、Googleが進める宇宙AIデータセンター研究「Project Suncatcher」の一環である。

同計画では、AI半導体「TPU」を搭載した複数の衛星をレーザー通信で接続し、宇宙空間に大規模なAI計算基盤を構築することを目指している。

ただし、今回確認されたのは、単独の試作衛星上で生成AIを実行できたことであり、複数の衛星を連携させた大規模な計算処理や、宇宙環境での長期的な安定稼働が実証されたわけではない。

今回の成功を踏まえ、Googleは宇宙環境でAI半導体を継続的に利用できるか、さらなる検証を進める方針である。

今後は宇宙環境での動作検証を継続

Googleは今後、軌道上でTPUの動作試験を継続し、宇宙特有の環境が半導体に与える影響を調べる計画だ。

具体的には、温度による負荷や宇宙放射線にさらされた状態で、TPUがどのように動作するかを検証する。

宇宙空間では、地上とは異なる温度環境や放射線の影響によって、電子機器の性能低下や誤作動が発生する可能性がある。そのため、AIの計算処理を長期間安定して実行できるかが重要となる。

さらに、2027年には2機の衛星を相互接続する次の実証を計画している。

今回の実証が単独の衛星上でAIを動作させる段階だったのに対し、次の実証では衛星同士を接続し、複数の衛星を連携させる技術の検証へ進む。

Googleは、こうした実証を通じて、宇宙空間における大規模なAI計算基盤の実現可能性を段階的に評価していく方針だ。

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さいごに

今回の実証では、データセンター向けAI半導体「TPU」を搭載した試作衛星上で生成AIを動作させ、地上からの指示に対する応答を受信することに成功した。

宇宙AIデータセンターの実現には、宇宙環境での長期的な安定稼働や複数衛星の連携など、さらなる技術検証が必要となる。

今回の成果は、Googleが目指す宇宙AIデータセンター構想を、軌道上での実証を通じて具体化していくための一歩といえる。

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参考

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