AIは天文学をどう変えるのか?

著者: イー・ジェンピン

**出典:**中国科学院国立天文台

物事は混合されており、先天的に生まれます。さみしい！独立は変わりません、周迅は滅びません。 -- 「タオ・テー・チン」

写真 1. 宇宙を見つめる (Unbounded AI ツールによって生成)

太古の昔から、人類は広大な星空に限りない空想を抱き、探求の旅を続けてきました。近年、科学技術の急速な発展に伴い、人類の宇宙探査のペースは加速しています。天文学者は高度な機器と技術を使用して、重力波、ブラックホール、暗黒物質、暗黒エネルギーなどの驚くべき現象を明らかにし、宇宙に対する私たちの理解を大幅に改善しました。

2011 年以来、人工知能 (AI) 技術は急速な発展を遂げ、科学と応用の間の技術ギャップを埋めることに成功し、画像分類、音声認識、知識質問応答、無人運転などで大きなブレークスルーを達成しました。ブレークスルーの時期に入りました。活発な発展の様子。天文学の分野でもAIの応用は年々加速しています。 arXivで天文学研究におけるAIに関わる論文の統計を行ったところ、論文数は2013年の46本から2022年には2,328本と、10年間で50倍に増加したことがわかった。

図 2. 過去 10 年間に arxiv 物理学に掲載された AI 論文の数 (タイトル内の機械学習、深層学習、またはニューラル ネットワークのキーワードを検索した統計結果)

天文学はマルチバンド、大規模サンプル、高情報量の時代を迎え、望遠鏡やその他の観測機器が生成するデータ量はまさに「天文学的な数字」となっています。 AI テクノロジーは天文学でますます広く使用されており、そのアルゴリズムは従来の機械学習から深層学習に進化しており、その分析タスクは単純なものから複雑なものまで多岐にわたります。ニューラル ネットワーク構造の継続的な改善により、特徴の抽出と表現における AI モデルの能力が大幅に強化されました。私たちは現在、測光画像から、顔の輝度が低い銀河 (図 3 に示す) や L 矮星 (図 4 に示す) などの非常に暗い天体を直接識別できるようになりました。これらの天体は、可視光画像で識別できる最も暗い銀河や星の一部です。

図 3. AI を使用して横方向の低輝度銀河を検索 (出典: Xing Yongguang、Yi Zhenping、山東大学)

図 4. AI を使用した L 矮星の検索 (出典: Cao Zhi、Yi Zhenping、山東大学)

ChatGPT の誕生は AI における大きな進歩を示し、AI 革命の新たなラウンドを引き起こすマイルストーンとみなされています。 ChatGPT は、ビッグ モデルとビッグ データを組み合わせた結果です。天文学の分野では、膨大な観測データが蓄積されており、アルゴリズムや計算能力を背景に、天文学もAI革命の時代を迎え、破壊的な変化をもたらす可能性があります。

確立された大規模データ分析モデルにより、天文ビッグデータからより豊富で正確な情報を抽出できます。たとえば、さまざまな天体を画像から直接自動的に検出して分類したり、複数のバンドからのデータを自動的に融合したり、信頼性の高い天体属性パラメータを提供したり、統計グラフを自動生成したりできます。

図 5 は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) で構成される、画像キャプション タスクのフレームワークを示しています。このモデルは画像内のオブジェクトを識別し、画像の内容を言葉で説明することができます。つまり、AI モデルを通じて、コンピューターは「画像を見て話す」機能を備えています。この種のタスクには、画像と説明文という2つの異なる情報モードが含まれますが、AIモデルにマルチモーダルな情報をどのように駆使してインタラクションさせるかについても、今後の研究動向となります。

図 5. 画像記述タスクのフレームワーク

画像記述などの技術を活用して天体画像を自動解析し、結果をテキスト、画像、音声などでダイレクトかつわかりやすくフィードバックします。図 6 は、ダーク エネルギー カメラ Heritage Sky Survey からの画像を自動的に分析し、テキスト フィードバックを生成する概略図を示しています。

※図6. AI大型モデルを活用し、天体画像内の天体を自動識別し、テキスト説明や星のカタログを生成。 (出典: 山東大学ビー・ミンシュアン)*

AI は、新しい現象や新しい法則の発見を加速するのにも役立ちます。 AIアルゴリズムを活用することで、天文学的なビッグデータに隠された傾向や相関関係を効率的に特定することが期待されています。たとえば、AI アルゴリズムを使用すると、系外惑星に関連する微弱な信号を迅速に識別し、ドレーク方程式に従って計算された天の川銀河内に存在する可能性のある地球文明に類似した知的文明を見つけることができます。このような発見は、宇宙の謎を解明するための重要な手がかりを私たちに提供してくれるでしょう。

図 7. 天の川銀河における地球に似た異星人の文明を推定するために使用されたドレイク方程式

さらに、AI は望遠鏡の自動観測にも広く使用され、望遠鏡内の対象天体をリアルタイムで識別し、今後の観測の優先順位を決定するのに役立ちます。この自動化により、天文学者は空を効率的に監視し、一時的な事象に迅速に対応できるようになります。

私たちは、近い将来、ChatGPT よりも賢い天文学 AI モデルを作成することを楽しみにしています。これにより、天文学者が退屈なデータ処理作業から解放され、科学研究にもっと集中できるようになります。その時、天文学者が毎日仕事に行って最初にすることは、AIアシスタントのレポート作業を聞きながらコーヒーを飲み、音声や画像、音声などを通じてAIアシスタントの全方位の分析結果を得ることではないでしょうか。ビデオ。

この素晴らしい時代を一緒に楽しみましょう！

図 8. 将来の AI アシスタントの概略図 (出典: インターネット)

著者について

Yi Zhenping 氏、山東大学准教授、マスタースーパーバイザー、山東大学天文ビッグデータチーム長。天文学とコンピューターサイエンスの学際的研究に注力し、AI アルゴリズムを適用して天文データの自動かつインテリジェントな分析機能を向上させています。