Sapporo」も開催された。Administration)が無償で公開している宇宙、衛星などのデータを使って、宇宙や地球が抱える問題の解決を目指す世界最大規模のハッカソンだ。2019年は80ヵ国、230以上の都市から約2万9000人が参加した。札幌での開催はこれが初となる。ハッカソン終了後の審査の結果、上位2作品は世界大会への進出が決まった。Challengeは、2012年から毎年、NASAが世界同時で開催しているハッカソン。つくば、大阪と年々開催地が増えている。今年はNoMapsの期間と重なったこともあり、札幌での初開催となった。このハッカソンの参加者は、NASAが出題する25の「チャレンジテーマ」の中から任意の1つを選び、2日間でチームを組んでコミュニケーションをとりながらアプリを開発していく。各都市で選出した優秀な作品は、「グローバルコンペティション」にエントリーとなり、その中からNASAが最終的な受賞者を選出する。北海道科学大学の学生やAWLのインターン生など、道内からエンジニア、デザイナー、学生ら29人が集結した札幌会場には、道内のプログラマー、デザイナー、高校生などの個人に加え、北海道科学大学の学生やAI関連開発会社の「AWL株式会社」がインドからのインターン生とともに参加。札幌からは北海道科学大学の2チーム、AWLの2チーム、そして当日に現場でチームを組んだ2チームの全6チームがプロジェクトに挑んだ。チームを組んだら、メンバーで議論。あと、夜まで開発を続けた。翌20日の14時に作業を終了し、14時30分から各チームによるプレゼンテーション。その後、審査を経て受賞作品の発表となった。初日の夕方は中間報告として、各チームが選んだテーマとプロジェクトの内容を発表。この後、閉館の22時まで作業が続いた細かくカスタマイズした惑星を並べて自分だけの星系をつくる「SIMSverse」それでは、2日目のプレゼンテーションから、各チームの作品を紹介しよう。ちなみに、プレゼンテーションの持ち時間は1チーム5分だ。Planet」を選択。チャレンジの内容は、架空の惑星の特性を細かく設定し、その星系に合理的に存在しうる惑星群を設計するゲームを作ること。開発した「SIMSverse」は、星系をつくり、見て回れるシミュレーションゲームだ。星系内の惑星は、大気や表面の科学的特性、太陽からの距離、軌道、衛星や月、輪があるかどうか、といった細かな特徴まで設定できる。恒星の周りに惑星、その周りに月や衛星を並べて、自分だけの星系をつくるゲーム。Earth」を選んで開発した。流星や衛星が地球に近づくとスマホに通知を送る。スマホのユーザーは、近づいてきている流星や衛星の方向に向かってスマホを振ると、その流星や衛星にちなんだキャラクターを獲得できる。Reality:拡張現実)で隕石が落ちてくるような演出も加えている。リアルな天体イベントとスマホゲームが連動することで、星や隕石を身近に感じられそうだ。宇宙ゴミは、使用済みのロケットや衛星などの大型デブリが28%、ロケットの部品や破片などの微小デブリが66%を占めており、宇宙活動の大きな障害になっている。ver2.0が提案するのは、大型デブリの所有権を共同入札の形で販売し、その資金をデブリ回収の研究に充てるアイデアだ。入札対象のデブリは、Space-Track.orgからリアルタイムで受信した実際のデブリ情報から決めている。参加者はデブリ入札サイトで大型デブリに入札していき、あるデブリが地球に落下したとき、その時点で落下を始めたデブリへの入札額が最高の参加者に入札額の50%を支払う。残りの50%の資金は、微小デブリを吸着する「TORIMOCHI(とりもち)」を開発する資金に充てる。入札で得た資金を使って、大型デブリに微小デブリを吸着する仕組みを開発し、微小デブリを清掃するTORIMOCHIは大型デブリに付着させ、地球に落下していく過程で微少なデブリを大量に吸着することを想定している。宇宙空間に浮かぶ廃衛星などを自分のものにできるという「ロマン」と、いつ落下するか分からないギャンブル性が味わえ、同時に宇宙ゴミ問題を解決できる。参加したチーム「MOMIJI」は、NASAの公開データを用いて日本文化を世界にアピールするアプリに挑戦した。このアプリでは日本の「紅葉狩り」文化に着目。紅葉する時期は地域によって異なり、特に北海道などの寒冷地では、葉が色づいてから落ちるまでの期間は10日ほどとごく短い。チームはLandsatの衛星写真データから日本全国の山の紅葉を判定し、Twitterで発信するシステムを考案。Index)に変換し、夏との色合いの違いから紅葉の見ごろを判定する。Landsatでは毎日の衛星画像を取得できないので、アメダスなどほかの気象観測データと組み合わせる必要があるのが課題だ。山の衛星画像をNDVIに変換すると、7月(左)と10月の紅葉時期(右)とでは大きな違いが現れる機械学習を使って月から価値の高いサンプルを発掘AWLからの2チーム目、「RGB_AWL」は、機械学習と深層学習を用いた半自動サンプル採掘システム「どれにしようかな?」を開発。Sample!」という、月から価値あるサンプルを短時間かつ効率的に採掘するミッションへの挑戦だ。機械学習で選定した目標地点でロボットが成分分析をして価値の高いサンプルを回収このシステムでは価値のあるサンプルをK(カリウム)、Y(イットリウム)、La(ランタン)、Nd(ネオジウム)、Gd(ガドリニウム)、P(リン)の6種類の元素と定義した。探索には、月の上空から撮影した画像データを使う。これを機械学習で解析し、価値ある物質を多く含むエリアを特定するのだ。spectroscopy)で詳細に成分を分析。その結果を機械学習のモデルに与えて価値の高さを判定することで回収する。上空映像を機械学習で分析した結果。Ocean(海の上のインターネット)」にチャレンジ。現状では海上でインターネットへ通信する手段としては衛星通信がある。機器も、従量制の利用コストも高く付く。日本の沿岸部では陸からの通信システムが使えるが、少し離れると電波が弱くなってしまう。