Microsoftは米航空宇宙局（NASA）と協力し、プロジェクトベースの3つの学習モジュールを開発した。これらの学習モジュールは、初心者レベルのプログラマーを対象として、宇宙探査や隕石の分類、天候によるロケット打ち上げ延期の予測などに、プログラミング言語「Python」と機械学習のアルゴリズムをどう利用すればいいのかを教えてくれる。
モジュールを最後まで受講するには、「Windows」PCか「Mac」、あるいは「Linux」を搭載したPCが必要だ。プログラミング言語とは何か、Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」の使い方、Python向け拡張機能のインストール方法、VS Code内で基本的な「Jupyter Notebook」を実行する方法といった基礎を教えてくれる。これらは、機械学習プロジェクトの学習を始めるうえで大切な要素だ。
Microsoftの学習モジュールは、Pythonを使ったプログラミングを実際に教えてくれるというよりも、NASAの宇宙探査活動に的を絞って、Pythonを宇宙探査にどのように利用できるかを示す情報を提供してくれるものだ。
「宇宙探査のためのPythonの概要」モジュールには8つの単元があり、NASAの月面探査計画「アルテミス」に関する予備知識を提供する。アルテミス計画は、2024年までに1人目の女性宇宙飛行士と2人目の男性宇宙飛行士を月面に着陸させることを目標としている。
探査の地上システムや打ち上げシステム、有人着陸システム、通信システムなど、アルテミス計画を支える重要な技術についても詳しく説明してくれる。
この第1のモジュールには、Pythonの学習方法に関してあまり情報はない。月面探査に利用されるマシンやロボットが、宇宙飛行士や地質学者のほかに、コンピューター科学者や開発者にどういうかたちで重要な役割を与えるか説明している。
そこでは、「岩石のサンプルを採集し、メタデータを収集し、サンプル領域を乱さないようにロボットをプログラムする方法を決定するのは、簡単なことではありません。開発者が真に正確な環境でロボットをテストしてからミッションに送り出すことができない場合は特にそうです」と説明されている。
2つ目のモジュール「Pythonと人工知能を使って隕石を分類する」も8単元あり、ある程度の「Python使用経験」が求められる。主要なデータ分析とPython向けのデータ視覚化ライブラリーについて詳しく説明しているが、「Azure AI」サービスの宣伝も忘れてはいない。
このモジュールでは、宇宙の岩石の研究を向上させるために、人工知能（AI）がどのように利用できるかを説明している。たとえば、PCを携帯した宇宙飛行士が、宇宙の岩石の写真を撮り、岩の種類をすぐに特定するといったことが考えられる。
「機械学習でロケット打ち上げの遅延を予測する」というモジュールは10単元ある。ここでは、画像の分類や値の予測、レコメンデーションの作成など、さまざまなタイプの分析にどのようなアルゴリムが適しているかを探る。機械学習モデルのトレーニングに関する高度な内容についても、概要を説明している。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
