NASA（米航空宇宙局）

宇宙探査では通信遅延により地球からのリアルタイム操縦が困難で、探査車の自律的な判断と科学データの効率的な処理が必要だった。

4つの柱（自律探査、ミッション計画、環境モニタリング、データ管理・航空管制）でAIを全面活用。AEGIS等の自律ナビゲーションでパーサヴィアランスの88%の走行をAI化。IBM共同開発のPrithvi地理空間AIモデルを世界初の軌道上2プラットフォームで実証。TESS衛星データからAIで100以上の系外惑星を確認。

宇宙探査におけるAI自律化は、通信遅延という物理的制約を克服する唯一の手段。オープンソースの基盤モデル（Prithvi）の軌道上実証は、地球観測AIの新パラダイム。