知覚を持つ（知能分析システム）

Sentientは、米国国家偵察局（NRO）が開発・運用する、機密扱いの人工知能（AI）搭載型衛星情報分析システムです。人工脳とも呼ばれるSentientは、軌道上および地上のセンサーデータを自律的に処理し、地球上および地球上空での活動を検知、追跡、予測します。このシステムは、機械学習とリアルタイムのヒント・アンド・キュー機能を統合しており、人間の介入なしに偵察衛星の任務を協調的に再割り当てすることを可能にします。

画像や信号から通信や環境情報に至るまで、マルチモーダルな情報データを活用するSentientは、将来の出来事を予測し、標的の優先順位付けを行い、NROの将来地上アーキテクチャの中核となる予測システムとして機能するとされている。開発とコア構築は、NROの先進システム・技術局の下で2010年から2016年にかけて行われた。Sentientは、定型的な監視業務を自動化することでアナリストの作業負荷を軽減し、脅威の迅速な検出と衛星間のより迅速な連携を可能にするとされている。

Sentient は、NRO の先進システムおよび技術局 (AS&T) が主導する共同開発プログラムです。^{[ 2 ]} Sentient は、Future Ground Architecture (FGA) プログラムとして報告され、言及されることもあります。^{[ 3 ] [ 4 ]} 2015 年、当時の NRO 局長 (DNRO)ベティ J. サップはSIGNAL マガジンに、Sentient が Sentient Enterprise Program と命名されたと報告しました。^{[ 5 ]}機密プログラムであるため、Sentient のアーキテクチャと運用に関する公開情報は限られています。^{[ 1 ]}

The VergeのSarah Scoles氏と米国科学者連盟（FAS）の報告によると、Sentientは2010年10月という早い時期に始まった。^{[ 1 ]} NROは、2010会計年度議会予算説明資料（第4巻）の機密解除後、ユーザーインタラクション、自己認識、認知処理、プロセス自動化に関するホワイトペーパーを求める情報提供依頼（RFI）を発行した。^{[ 6 ] [ 1 ]} NROの報告によると、Sentientの中核開発フェーズは2016年まで続いた。^{[ 1 ]}

2013年のGEOINTシンポジウムで、当時のDNROベティ・J・サップは、SentientはNROが宇宙ベースの資産を指示する方法において、単に反応的であるだけでなく予測的になることを目的としていると述べた。^{[ 7 ]} Sentientは、海軍研究所（NRL）が発行したNRL Reviewの2014年版でさらに議論された。 ^{[ 8 ]} 2015年までに、SentientはFGAアプローチの要となり、水平方向にネットワーク化された地上局に移行し、「ダム」衛星への迅速なソフトウェア定義更新を可能にした。^{[ 7 ] [ 5 ]} 2016年、NROの首席副長官（PDDNRO）フランク・カルヴェリは、下院軍事委員会（HASC）にSentientについて説明し、このプログラムがデータの縦割りを減らすことで地理空間情報と信号情報の収集をより効率的にする方法について話した。^{[ 9 ]}アメリカ原子力学会は、センティエント計画の年間予算を2015年から2017年の期間で2億3800万米ドルと報告した。 ^{[ 10 ]} 2017年3月、NROはセンティエントに関連する上院軍事委員会（SASC）への説明を完了した。^{[ 11 ]}

2024 年 4 月に開催された第 39 回宇宙シンポジウムで、PDDNRO のトロイ・メインクは、衛星の再訪時間を短縮し、地球規模のカバー範囲を改善し、システムの信頼性を高めるために、大小さまざまな衛星群を打ち上げる計画を発表した。 ^{[ 12 ]} FAS は、衛星偵察が、世界中のどこでも迅速かつリスクのない収集を可能にすることで、米国の状況認識の基盤となっていると指摘した。^{[ 6 ]} DNRO サップは、センティエントは、 1959 年の設立以来、同機関が開発した他のどの機能よりも多くの実証要求の対象となっていると述べた。^{[ 3 ]}

Sentientは、人間が支援する機械学習プロセスと自動化された機械学習プロセスを組み合わせたシステムです。^{[ 1 ]}人工知能に例えられる自律的な分析システムとして、Sentientは膨大で多様なデータストリームを処理し、時間経過に伴うパターンを識別し、最も重要だと評価した領域に衛星リソースを振り向けることができます。^{[ 1 ]}ランド研究所によると、Sentientはアナリストがインテリジェンスの「何が」ではなく「だから何？」に集中できるようにします。^{[ 13 ]}

Sentient の重要な利点は、情報支援のために多様なセンサー データ ストリームを完全に自動化されたリアルタイムで融合することにより、ルーチンのデータ収集タスクを自動化することです。^{[ 14 ]}ルーチンの活用ワークフローを自動化することで、Sentient は人員がより高度な分析に集中できるようにします。^{[ 12 ]} 国際通信、過去の情報アーカイブ、人間の工作員からの報告など、さまざまな情報源を組み込むように設計されています。^{[ 1 ]} Sentient のような自動化ツールは、海洋輸送や権威主義国家による制裁違反などの分野で「情報資産」を増強することができます。^{[ 15 ]}

Sentientは、行動パターンと過去の情報を使用して敵の行動を予測することで、状況認識を向上させます。^{[ 16 ]}このシステムは、異常検出とモデリングにより、戦闘空間のリアルタイム自動分析の一部として敵の行動を予測できます。^{[ 14 ]}自動目標認識（ATR）などの類似システムは、過去のパターンから将来の行動を予測することで、時間的制約のある分析における人間のボトルネックを解消できます。^{[ 17 ]} Sentientは、コンテキスト内で受信データを解釈し、将来の情報収集要件を自律的に識別します。^{[ 18 ]} 2025年、DNROのクリストファー・スコレス氏は、情報および国家安全保障同盟とAFCEAインターナショナルのイベントで、同機関は個々の衛星に手動でタスクを割り当てることから、平易な言語のユーザークエリを解釈し、センサーを自律的に調整して統合情報レポートを提供できるAI対応の衛星コンステレーションに移行することを目指していると述べました。^{[ 19 ]}

Sentientは、AI駆動のオーケストレーションレイヤーの一部であるティッピングとキューイングを使用して、偵察衛星を動的に再割り当てして特定のターゲットを観測します。^{[ 1 ] [ 20 ]}ティッピングとキューイングとは、1つの衛星、センサー、またはデータソースからの情報を使用して、他の衛星に特定の領域を観測するように指示する自動化されたプロセスを指し、システム間の協調的なハンドオフによってリアルタイムの追跡を可能にします。^{[ 1 ]} Sentientは、衛星コンステレーション（衛星の集合）と関連する地上局（衛星からデータを受信する地上のリスニングおよび通信システム）間で追跡任務を引き渡します。 ^{[ 1 ]} 2024年までに、NROは、地球のどの部分でも観測できる頻度を増やし、高価値ターゲットの宇宙ベースのカバー率を向上させるために、低軌道、中軌道、静止軌道など、さまざまな軌道領域にわたって小型および大型の偵察衛星を混在させる計画を発表しました。^{[ 12 ]}

軌道画像、信号傍受、その他のフィードなど、衛星群から得られる多様な情報とデータを融合することで、Sentient は統一された実行可能な共通作戦状況図を作成します。^{[ 21 ]}この融合された全体像の中で、Sentient はアルゴリズムを適用して、人間のアナリストが見落とす可能性のある予期せぬ、または従来とは異なる観測対象を特定します。^{[ 1 ] [ 13 ]}予測モデルを使用して、敵の行動方針（部隊の移動から新たな脅威まで）を予測し、Sentient はほぼリアルタイムで衛星の再任務を調整します。^{[ 1 ] [ 22 ]}このサイクルでは人間の介入は最小限で済み、情報アナリストはデータの整理や選別ではなく、解釈と意思決定に集中できます。^{[ 13 ] [ 1 ]}

2019年に機密解除されたNROの文書によると、Sentientはノイズの多いデータに埋もれた複雑な情報を収集し、関連する部分を抽出することで、アナリストが予測分析と自動化されたタスクによって状況理解に集中できるようになる。^{[ 21 ]} NROは、堅牢で分散型のリモートセンシングを検証するために、小型の立方体型衛星であるCubeSatを配備した。^{[ 3 ]}また、ターゲットを検出して地理的に位置を特定するための新しい現象論的モデルによるオンデマンドの広域監視、密集したクラッターや同一チャネル干渉環境における微弱信号や低反射率物体に対する収集の強化、全体的なパフォーマンスを向上させるための高度なフェーズドアレイ技術を優先した。 ^{[ 6 ]} NROの航空宇宙データ施設（ADF）であるコロラド、イースト、サウスウエストは、情報収集のための地上支援を提供している。^{[ 23 ]}

アンドリュー・クレピネヴィッチは、センティエントの分析を支えるために契約した商用プロバイダー、すなわちマクサー・テクノロジーズ、プラネット、ブラックスカイについて詳しく述べている。^{[ 22 ]}マクサーは、「米国政府が使用する基礎的な地理空間情報の90%を提供している」と主張しており、当初は唯一の画像サプライヤーであった。^{[ 24 ]}『脆弱な独裁者：権威主義国家における対諜報の病理』の中で、ウェッジとモブリーはセンティエントをスペースフライト・インダストリーズの商用ブラックスカイ・グローバル・サービスと比較している。^{[ 15 ]}クレピネヴィッチによれば、ブラックスカイはセンティエントのビッグデータ・パイプラインに供給するために、数十の衛星、1億を超えるモバイルデバイス、さらに船舶、航空機、ソーシャルネットワーク、環境センサーといった大量の生データを「吸い上げている」。^{[ 22 ]}退職した中央情報局（CIA）アナリストのアレン・トムソンは、このシステムは画像から財務記録、気象データなど「あらゆるもの」を取り込むことを目指していると指摘している。^{[ 1 ]}

陸軍大尉アンジャナイ・クマールは2021年に、システム自体は安全だが、分散型地上インフラは敵の攻撃に対して脆弱である可能性があると警告した。 ^{[ 25 ]}クレピネヴィッチは、諜報機関、軍事機関、商業機関から入手可能なデータの「雪崩」が人間のアナリストを圧倒するだろうと警告している。^{[ 22 ]}

• アムロム・ハリー・カッツ
• 人工知能の応用
• 構造化地理空間分析手法
• 解析およびシミュレーションのための合成環境

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