人工知能が2つの新しい太陽系外惑星を発見

NASAの科学者とGoogleのソフトウェアエンジニアは本日、ニューラルネットワークと呼ばれる機械学習技術によって、銀河系内に2つの新しい太陽系外惑星が発見されたと発表した。これは、研究者が人工知能の力によって2つの新しい世界を知るようになったことを意味する。

太陽系外の惑星と呼ばれる新しい太陽系外惑星の発見は比較的よくあることで、科学者がそれらの特定に使う重要な機器はケプラー宇宙望遠鏡で、すでに2,525個の太陽系外惑星が確認されている。しかし、今回の発表が斬新なのは、研究者がAIシステムを使って、現在ケプラー90iとケプラー80gと名付けられているこの2つの新しい惑星を発見したことだ。90iとして知られる惑星は天文学者にとって特に興味深い。その恒星を周回する既知の惑星の総数が、太陽系と同数の8個になったためだ。90iの平均気温は華氏800度以上と、かなり温暖だと考えられている。

太陽系外惑星の発見が一般的であるのと同様に、ニューラル ネットワークも一般的です。ニューラル ネットワークは、データから学習するソフトウェアです (ルールがプログラムされているプログラムとは異なります)。ニューラル ネットワークは、Facebook の言語翻訳、新しい iPhone X の FaceID システム、Google フォトの画像認識に利用されています。ニューラル ネットワークがどのように学習するかを示す典型的な例は、猫と犬の写真を検討することです。ラベル付けされた猫の画像をニューラル ネットワークに入力すると、ニューラル ネットワークは、そのようにトレーニングされているため、後で猫が写っていると思われる新しい画像を識別できるようになります。

「ニューラルネットワークは何十年も前から存在していますが、近年、さまざまな問題で驚異的な成功を収めています」と、グーグルAIのシニアソフトウェアエンジニア、クリストファー・シャルー氏は木曜日のNASAの電話会議で述べた。「そして今、私たちはニューラルネットワークがケプラー宇宙望遠鏡で収集されたデータ内の惑星も識別できることを示しました。」

天文学者は太陽系外惑星を探すために望遠鏡のようなツールを必要とし、人工知能の研究者は膨大な量のラベル付きデータを必要とする。この場合、シャルー氏は、ケプラーからすでに取得していた 15,000 のラベル付き信号を使用してニューラル ネットワークをトレーニングした。光度曲線と呼ばれるこれらの信号は、恒星を周回する惑星が恒星とケプラーの目の間を通過するときに恒星の光がどのように低下​​するかを測定したもので、トランジット法と呼ばれる手法である。15,000 の信号のうち、約 3,500 は通過する惑星からの光度曲線であり、残りは偽陽性、つまり恒星黒点のようなものによって作成された光度曲線であり、周回する惑星によるものではない。これは、ニューラル ネットワークが、通過する惑星によって作成された光度曲線と他の現象による信号の違いを学習できるようにするためであった。

最終的に、シャルー氏と共同研究者でテキサス大学オースティン校の NASA セーガン博士研究員であるアンドリュー・ヴァンダーバーグ氏は、ニューラル ネットワークに、元のトレーニング セットには含まれていなかったケプラーのデータを使用させました。ニューラル ネットワークは 670 個の恒星系のデータをふるいにかけ、これまで発見されていなかった惑星を表す可能性のある弱い信号に焦点を合わせました。そして、予想どおり、2 つの新しい惑星が見つかりました。

「機械学習は、人間が自分で調べるにはデータが多すぎる状況で本当に力を発揮します」とシャルー氏は言う。

670 個の恒星からの微弱な信号を調べて 2 つの惑星を発見したことは、ニューラル ネットワークが機能するという「概念実証」だったと彼は言う。彼らの次のステップは、さらに多くのデータ、つまり約 15 万個の追加の恒星からの信号にそれを使用することだ。そして、シャルーは自分が天文学の専門家ではないことを認めており、それが彼がこのプロジェクトでヴァンダーバーグと協力した理由である。

この種の研究にはこれまでも人工知能ツールが使われてきたが、「ニューラルネットワークが具体的に新しい太陽系外惑星の特定に使われたのは今回が初めてだ」とシャルー氏は記者会見で述べた。

メアリー・ベス・グリッグスがこのレポートの調査に協力しました。