自作CubeSat「KENSAT」が宇宙でTinyLlamaを動かす！エッジAIが低軌道へ

「AIって、クラウドにつながないと動かないんじゃないの？」そう思っていた方に、ちょっと衝撃的なニュースをお届けします 🚀

個人が自宅ラボで作った小型衛星（CubeSat）が、宇宙でローカルLLM（大規模言語モデル）を動かすというプロジェクトが話題になっています。その名も KENSAT。制作者はKen Chanさん。NASAのクリーンルームではなく、自分の部屋で作り上げたというのだから、すごいですよね。

Contents

KENSATって何者？
なぜ宇宙でLLMを動かすの？
Jetson Orin Nano × TinyLlamaの組み合わせ
まとめ

KENSATって何者？

cubesat satellite space / Photo by Zelch Csaba via Pexels

KENSATは2U CubeSat（約10cm × 10cm × 20cmの超小型衛星）です。今秋に打ち上げ予定で、低軌道（LEO）での動作を目指しています。

最大の特徴は、搭載しているコンピュータとAIモデルの組み合わせです。

🧠 NVIDIA Jetson Orin Nano：エッジAI向けの小型SBC（シングルボードコンピュータ）
💬 TinyLlama：1.1Bパラメータの軽量LLM（量子化済みで動作）
📡 インターネット接続なし、完全自律で推論を実行

つまり、宇宙空間でAIが「考える」わけです。クラウドなし、遅延なし。イメージとしては、Raspberry Piで動くチャットボットを、そのまま宇宙に飛ばした感じです。

なぜ宇宙でLLMを動かすの？

「わざわざ宇宙で？」と思いますよね。実はこれ、エッジAI（Edge AI）の進化の方向性として、とても理にかなっています。

宇宙では地上との通信に遅延が生じます。たとえば月面探査機なら片道1〜2秒、より遠い探査機になると数分〜数十分。リアルタイムで人間が指示を出すのが難しくなるわけです。そこでAIがオンボード（機体上）で判断できると、大きなアドバンテージになります。

KENSATはその概念実証（PoC）を、個人レベルで実現しようとしているプロジェクトなんです。

Jetson Orin Nano × TinyLlamaの組み合わせ

Jetson Orin NanoはNVIDIAが提供するエッジAI向けボードで、GPUを内蔵しつつ消費電力を抑えた設計になっています。地上でも使われることの多いボードですが、宇宙の放射線環境では通常のコンシューマ向け基板は動作保証がありません。そのあたりの対策がどうなっているか、今後の詳細発表が楽しみですね。

TinyLlamaは、Meta製のLlamaアーキテクチャをベースにした軽量モデルです。量子化（モデルの重みを低ビットで圧縮する技術）を施すことで、メモリの少ない環境でも動作できるようになっています。

手元のPCやRaspberry Piでも試せますよ。たとえばOllamaを使えばこんな感じで動かせます👇

# Ollamaをインストール済みの環境で実行
# TinyLlamaモデルを取得して対話
ollama run tinyllama

# Pythonから呼び出す場合（ollama Pythonライブラリ使用）
import ollama

response = ollama.chat(
    model='tinyllama',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            # 宇宙環境での自律判断を想定したプロンプト例
            'content': '太陽電池の出力が低下しています。考えられる原因と対処法を教えてください。'
        }
    ]
)

print(response['message']['content'])

ポイントをまとめるとこんな感じです。