宇宙航空研究開発機構（ＪＡＸＡ）宇宙科学研究所の石田貴行研究員とＬｅａｐＭｉｎｄ（リープマインド、東京都渋谷区）は、探査機が小惑星などを背景に自撮りする写真を選ぶ人工知能（ＡＩ）技術を開発した。ディープラーニング（深層学習）で天体と自機がバランス良く写った写真を評価する。この深層学習の消費電力を２０分の１に抑制。

　探査機が目標の天体に接近した段階でカメラを切り離し、天体を背景に自機を撮るシーンを想定する。月と探査機の模型、カメラの配置と光の当たり方を変えつつ１万枚の写真を撮る。これを０―４点で採点して深層学習にかけた。得点の高い写真のみを地球に送る。

　切り離しカメラの電池容量には制限があるため深層学習の消費電力を削減した。深層学習内部の計算精度を下げても自撮り写真を正しく評価できる技術を開発した。ＧＰＵ（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）では１２０ワットかかる計算をＦＰＧＡ（プログラミングすることができるＬＳＩ）で５ワット以下の消費電力で実現した。