AIのデータ処理能力が宇宙の謎を解明するのに役立つ

最近は人工知能についてよく耳にしますが、人工知能は天文学にどのような貢献をしているのでしょうか? 大いに貢献しています!

銀河の分類、太陽フレアの特定、太陽系外惑星の大気の探査など、天文学における新たな調査に AI を使用した新しい研究論文がほぼ毎週発表されています。AI の最大の強みは、山のようなデータを人間よりもはるかに速く選別できることです。新しい望遠鏡が天文学者が処理すべきデータをますます多く生成している今、このスキルは特にタイムリーです。

「これまでは計算コストが高すぎるために取り組めなかった問題に、AIを使って取り組むことができる」と、オランダ宇宙研究所の天文学者でデータ科学者のダニエラ・フッペンコーテン氏はMITテクノロジーレビューで語った。

特に、ある望遠鏡が多くの天文学者の間で AI について話題になっています。それは、あと数か月で完成する 2025 年 1 月の予定であるヴェラ C. ルービン天文台です。開設されると、この望遠鏡は 10 年間にわたり、LSST (Legacy Survey of Space and Time) と呼ばれるプログラムで数日ごとに夜空全体を撮影し、その間に 60 ペタバイトのデータを生成します。

「今後数年間にヴェラ・C・ルビン天文台やその他の大規模天文プロジェクトによって収集される膨大な量のデータは、既存の方法では完全に調査するにはあまりにも膨大で豊富です」と、NSFのセトゥラマン・パンチャナサン所長はシカゴ大学のプレスリリースで述べた。「信頼性が高く信頼できるAIをツールボックスに装備すれば、学生から上級研究者まで誰もが、データの中に埋もれていたかもしれない素晴らしい発見につながる貴重な洞察を得るための刺激的な新しい方法を手に入れることができます。」

天文学者は、機械学習と呼ばれる特定のバージョンの AI をよく使用します。AI ツールはインテリジェントに見えますが (文字通り学習していると説明されています)、実際にはパターンを認識し、より多くのデータに遭遇するにつれて結果を改善するように構築されたアルゴリズムにすぎません。LSST の場合、これらのアルゴリズムが役立つ方法の 1 つは、銀河を形状に基づいて分類することです。

従来、この作業は人間がすべての画像を目視で検査することで行われてきましたが、人間の目の能力には限界があり、また、起きている時間も限られており、この作業をすべてこなせる科学者の数も限られています。機械学習は高速であるだけでなく、これらのアルゴリズムは人間よりも小さな特徴、たとえば銀河の端にあるかすかな光などを正確に特定し、より暗い銀河に気づくことができます。他の天文学者は、AIとLSSTを使用して銀河までの距離をこれまで以上に正確に測定し、暗黒物質の大きな謎を解明したいと考えています。

LSST よりもさらに多くのデータを生成する観測所がもう 1 つあります。オーストラリアと南アフリカに広がる電波アンテナとアンテナの配置である Square Kilometer Array Observatory です。この技術的偉業は、10 万台を超える個別の検出器の観測を統合し、年間 300 ペタバイトという膨大なデータを生成します。これは、LSST が 10 年間で生成するデータのほぼ 4 倍です。天文学者は、AI を使用してこのデータセットを徹底的に調べ、宇宙で最も古い星に関する詳細情報を取得する予定です。

AI はすでにいくつかの大きな発見にも貢献しています。イベント ホライズン テレスコープによる史上初のブラックホールの画像は、機械学習アルゴリズムによって修正され、さらに鮮明になりました。より小さく地球に似た太陽系外惑星を見つけるのは困難なことで知られており、天文学者は機械学習を使用して、惑星の信号と邪魔になる恒星の信号を区別しました。また、天文学者は既に何年も前から機械学習を使用して、超新星と呼ばれる爆発する恒星を分類しています。

「機械学習は私の分野を完全に変えています」とペンシルベニア州立大学の天文学者ジョエル・レジャ氏は言う。「考えるたびに驚かされますし、新しい科学の疑問を投げかけてくれるのです。」