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**死なない宇宙船**

2026/02/01 5:56

**死なない宇宙船**

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要約▶

Japanese Translation:

改訂された概要

2023年2月27日にSpaceXのファルコン9ロケットが打ち上げを行いましたが、フェアリング分離後に4つのペイロードを展開できませんでした。失われたミッションには、Intuitive Machines のノヴァ‑C 月着陸船、NASA の Lunar Trailblazer、AstroForge のオーディン、Epic Aerospace の Chimera GEO‑1 宇宙牽引機が含まれます。Chimera GEO‑1 は現在地球から約 5300万 km 離れており、生存している可能性があります。互換性のない変調/ビットレート設定により早期に通信を失いましたが、最終的には Goonhilly Satellite Earth Station（30 m 反射鏡）とその後の Effelsberg Radio Observatory（100 m 反射鏡）で再び通信が確立されました。

Epic の CEO、Ignacio “Montero” Montero は、自身を学んだボリューニョ・アレスから来たロケットエンジニアであり、2016年にスタンフォード大学に通っていたものの中退した人物です。彼はこの船が依然として稼働可能であると主張し、大規模な深宇宙アンテナ（NASA/ESA）への支援と 1 年間の航法更新を受けて復帰させることを望んでいます。Epic は 2017 年に「宇宙牽引機」を構築するために設立され、ライドシェア発射ポイントから衛星を最終軌道へ移動させます。同社は Chimera LEO‑1 と GEO‑1 の開発のために 110 万ドルと追加で 500 万ドルを調達しました。

救助が成功すれば、Epic の宇宙牽引機コンセプトを検証し、最小ツールでの深宇宙航法を示すことになり、衛星オペレーター向けに新たなライドシェアから軌道へのサービスが開かれ、大規模な宇宙機関からの制度的支援を引き付ける可能性があります。

本文

先日、2月27日に「呪われたロケット」が打ち上げられました。
未解決の謎を残したまま――それは今まででした。

このロケットはフロリダから打ち上げられた SpaceX の Falcon 9 です。
問題は、フェアリングに隠された4つのペイロードが原因でした。
すべては壮大な実績を成し遂げることを目的としていたものの、宇宙神々は別の計画を用意していました。

最も注目されるペイロード

  • Nova‑C 月着陸機（Intuitive Machines） – 打ち上げ数日後に月面到達。
    しかし側方に転倒し、翌日に電力が枯渇しました。
  • Lunar Trailblazer（NASA） – 月軌道を周回して水分を測定する設計。
    打ち上げ直後に通信を失いました。
  • Odin デモンストレーション船（AstroForge） – 打ち上げ約1日で接続が途絶え、最後のメッセージは地球から20万km離れた地点で受信されました。
  • Chimera GEO‑1（Epic Aerospace） – 未公開企業の衛星に付随する軌道移動機。現在地球から5300万km離れており、生存している可能性があります。 Epic は帰還を目指しています。

Ignacio Belieres Montero

  • 年齢：20代後半
  • 外見：顔が青白く、話すと頬が上がるような表情
  • 出身地：ブエノスアイレス – 通常の航空宇宙拠点ではありませんが、アルゼンチンは堅実な衛星事業を持っています。

彼は中学生時代に Falcon 9 のライブ配信を観てロケットに魅了されました。
高校時代には固体・液体エンジンを自作し、後にスタンフォード大学（2016‑17）へ進学。
在学中は寮と機械工房でエンジニアリングを続けましたが、やがて「建設ではなく勉強」に移るよう告げられました。

退学後、モハベ砂漠へ移り、盗んだ住宅基金で2,000lb 推力の液体ロケットエンジンを開発。
3回失敗し、4回目に成功しました。ブエノスアイレスへ戻り、2017年に Epic Aerospace を設立。
SpaceX や Rocket Lab と競争するよりも、宇宙インフラの構築に注力しています。

Epic の初期歴史

年マイルストーン
2019110万ドル調達。ブエノスアイレス空港近くでエンジン試験台を建設し、危険で入手困難な過酸化水素推進剤の改良に着手。
2019年11月最初のエンジン試験失敗。1年後に100回以上のテストを完了し、更なる500万ドルを調達。
2023Chimera LEO 1（150kg）を SpaceX 打ち上げ用の工学実証機として開発。2023年1月打ち上げだが、通信に苦戦。

Chimera GEO‑1

  • 目的：衛星を静止軌道（約35,000km）へ移動させる宇宙牽引機
  • 設計：八角形の外観で両側にソーラーパネル、下部にエンジン。アンテナと冗長性を持つ二体星追跡器。
  • 冗長性：ダブルラジオ、バッテリー、電源システム、コンピュータ。Montero は「何でも二重で」と主張。

2024年4月に完成し米国へ出荷、SpaceX の燃料要件を満たし、2025年2月27日に打ち上げ準備完了。

打ち上げと通信危機

  • 離陸地点が遅れて変更され、追加ブーナスが必要。
  • 地上局：オーストラリア（11m）、チリ（11m）、ニュージーランド（30m – 電源停止）。
  • 1時間目：オーストラリアからテレメトリーを復号。
  • 2時間目：機体は生存しているがコマンド受信不可（「話すけど聞かない」状態）。
  • 6時間目：80,000kmに到達し、通信試行が不安定。
  • 24時間以内：ドイツのアマチュア局へ切り替え、送受信ハードウェア互換性を発見。修正後に正常化。

36時間経過で信頼できるコマンド送信可能となったが、距離は240,000kmを超えており、地上局の可視範囲（約200,000km）を越えていた。 Montero は大きなアンテナを探し求めました。

  1. Goonhilly Satellite Earth Station（30m、コーンウォール） – 短時間通信が可能に。ソフトウェア更新で手動推進制御へ移行。
  2. Parkes Observatory（オーストラリア） – 継続試み。
  3. Effelsberg Radio Observatory（100m、ドイツ） – 電力不足で不十分。

長距離通信とソフトウェア

  • 距離が増すにつれ（600,000km → 1M km → 2M km → 8M km → 15M km → 33M km）、Epic は各地の局と協力。
  • 宇宙船のコンピュータは偶然再起動し、テレメトリーを再び復号可能に。
  • 長い往復時間と限られた通信帯域に対応するため、大規模なソフトウェアリファクタリングが実施され、必要最低限のコードへ削減。

9月までに強力アンテナを確保し、以下を完了：

  1. Chimera を正しく指向
  2. 推進系を温め圧縮
  3. 最終チェック実行

現状と今後の計画

  • 目標：NASA/ESA の深宇宙アンテナで Chimera を地球へ戻す（≈5,300万km）
  • 課題：商業ミッションとしてのステータス、主要機関からのサポート不足。科学的価値を示すか、魅力的なストーリーを提示する必要がある。
  • Montero の戦略：この作業を「最小限のツールで深宇宙を航行」する科学プロジェクトとして位置付け、他天体画像取得の可能性を訴える。

彼は決意を固めている。「あなたを戻す。私に戻ってほしいかどうか関係ない、私はそれをやる。」

Epic Aerospace は新規顧客とミッションを追求しつつ、Chimera GEO‑1 を虚空から救出するため懸命に取り組み続けています。

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2026/02/01 7:05

SwiftはRustよりも便利なプログラミング言語です。

## Japanese Translation: > **概要：** > 本文は、メモリ管理モデル、コンパイル先、設計哲学、機能セット、性能トレードオフ、およびクロスプラットフォーム対応範囲において Rust と Swift を比較しています。 > • **メモリ管理：** Rust はガーベジコレクションを用いず所有権／借用（ownership/borrowing）を採用し、Swift はコピーオンライトとオプションの「所有」セマンティクスを備えた値型をデフォルトにしています。両方とも unsafe な生ポインタをサポートします。 > • **コンパイル：** 両言語は LLVM を介してネイティブコードへコンパイルし、WebAssembly（WASM）もサポートします。 > • **設計目標：** Rust は低レベルでボトムアップのシステム言語、Swift は高レベルでトップダウンですが、オプションで低レベルアクセスを提供します。 > • **コピーオンライトと再帰：** Rust では明示的に `Cow<>` と `.as_mutable()` を使用してコピーオンライトを行い、再帰型循環を解消するには `Box<>`（または `Rc/Arc`）が必要です。Swift はコピーオンライトを自動化し、再帰を扱うために `indirect` キーワードを利用します。 > • **エラーハンドリング：** Rust の `Result<T,E>` と `?` 演算子；Swift の `do‑catch` と `try`。 > • **機能的対実用的特徴：** Swift は C ライクな構文（例：`switch` を match として、列挙型にメソッドを付与）で機能的構造を隠し、導入を容易にしています。また、非同期／待機、アクター、プロパティラッパー、結果ビルダーといった実用的な言語機能を追加し、迅速な UI やサーバ開発を促進します。Rust はよりミニマリスティックですが、細かい制御が可能です。 > • **性能とユースケース：** Rust のプログラムはデフォルトで高速であることが多く、Swift は使いやすさを優先し、最適化されていない限り遅くなる場合があります。そのため、Rust は低レベルシステム作業に好まれ、Swift は迅速な UI やサーバ開発を求める開発者に適しています。 > • **クロスプラットフォーム拡張：** Swift は現在 Windows、Linux、組み込みデバイス（例：Panic Playdate）、WebAssembly で動作し、汎用性が高まっています。ただし、コンパイル時間の長さ、機能セットの大きさ、Rust に比べて成熟度の低いパッケージエコシステムといった課題も残ります。

2026/02/01 2:21

モバイルキャリアは、あなたのGPS位置情報を取得できることがあります。

## Japanese Translation: Appleの次期iOS 26.3は、電話がApple独自のモデムシリコンとファームウェアを使用する際に「正確な位置情報」―単桁メートル精度のGNSS座標―を携帯キャリアに送信しないプライバシー保護機能を導入します。これは2025年に発売されるデバイスで利用可能です。この機能は、通常キャリアがこれらの詳細な座標をダウンロードできるRRLP（2G/3G用）とLPP（4G/5G用）の制御平面プロトコルを無効化します。Appleがモデムハードウェアとファームウェアの両方を管理しているために機能し、サードパーティ製モデムにはこのレベルの統合がありません。 セル塔ベースの位置決定（数十〜数百メートル精度しか提供できない）に加え、電話はデバイス上で静かにGNSS位置を計算し、ネットワーク要求が行われたときのみそれらを送信します。そうでなければ携帯端末からは何もデータが離れません。米国DEA（2006年）やイスラエルのShin Betなどの法執行機関は、RRLP/LPPを使用して調査用GPS座標を取得し、またイスラエルのキャリアは2020年3月にCOVID‑19接触追跡のために正確な位置データを収集し、近接接触者へのSMS警告を送信しました。 Appleはこの機能を、ユーザーがGNSSデータのキャリア要求から完全にオプトアウトできるようにする第一歩として位置づけており、そうした試みが行われた際に通知を受け取れるようにします。Appleのモデム搭載デバイスは即座に不正追跡リスクの低減から恩恵を受けますが、キャリアとサードパーティ製モデムベンダーはサービスを適応させる必要があります。本機能の展開はまだApple以外のモデム搭載デバイスには適用されていません。 *注：* RRLP/LPP以外にも未公開の仕組みが存在する可能性があり、外国キャリアによるSS7悪用（例：サウジアラビア）では通常デバイスをモバイルスイッチングセンターまでしか特定できず、GNSSよりも精度が低いです。

2026/02/01 6:14

**生成AIとウィキペディア編集：2025年に学んだこと** - **人間とAIの協働が増加** - 編集者は、AI が作成したドラフトを第一稿として定期的に利用し始めた。 - 人間のレビュアーが引用を追加し、事実確認・トーン調整を行った。 - **品質保証の強化** - 新しいAI駆動型ファクトチェックツールで、公開前に矛盾点を検出した。 - 自動スタイルチェックにより、ウィキペディアのマニュアル・オブ・スタイルへの準拠が確保された。 - **コミュニティの受容とガバナンス** - ウィキメディア財団は、許容されるAI貢献を明記したガイドラインを導入。 - AI関与の透明なログ作成がすべての編集に対して必須となった。 - **偏見緩和への取り組み** - バイアス検出アルゴリズムが特定トピックでの過剰表現を指摘。 - 編集監視チームは偏向した視点を修正し、多様な観点を追加した。 - **パフォーマンス指標** - 平均編集完了時間が2024年比で約30 %短縮された。 - AI支援による記事更新数は12 %から28 %へと増加した。 - **今後の方向性** - AI生成引用文献の継続的改善。 - 英語以外のウィキペディア版への多言語サポート拡充。 **主な結論：** 2025年には、生成AIがウィキペディア編集に不可欠なツールとなり、効率向上とともにコミュニティ基準・品質管理の強化を実現した。

## Japanese Translation: Wiki Educationは、英語版ウィキペディアの新規アクティブ編集者の約19％を供給するプログラムを運営しており、ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIツールがどのように利用されているかを監視しています。 2022年11月以降、同組織はAI検出器Pangramを使用して新しい編集に対する幻覚（hallucinations）と引用ギャップをスポットチェックしています。2015年から現在までの3,078件の新記事コーパスから、Pangramは178件をAI生成としてフラグしましたが、そのうちわずか7％が架空のソースを含み、2/3以上が引用された参考文献が主張を裏付けていないため検証に失敗しています。 スタッフはその後、これらの記事をクリーンアップし、最近の作業をサンドボックスへ戻したり、修復不可能な記事をスタブ化またはPRODe（プロテクト）しました。また、2025年にPangramをダッシュボードプラットフォームに統合し、ほぼリアルタイムで検出できるようにしています。2025年秋だけでも1,406件のAIアラートが記録され、そのうち314件（22％）がライブページに影響しました。さらに、217名の参加者（新規編集者6,357人中3％）が複数回アラートを受けました。この介入により、本空間でのAIコンテンツの予測比率は約25％から約5％へと削減されました。 学生たちは主に研究作業（ギャップの特定、ソースの検索、文法チェック）にAIを利用したと報告しましたが、課題テキストのドラフトには使用していませんでした。 今後、Wiki Educationは2026年もPangramを継続運用し、非プローズコンテンツへの検出精度を向上させる予定です。また、オプションのLLMリテラシーモジュールを提供しつつ、メールと動画による自動化トレーニングも継続します。