検出精度は99.8%に達します！ AIを活用して宇宙の歴史を目撃する「探査機」を発見？

人々は星空を見上げます。遠く離れた星の光は、実際には何十億年もの時空を旅し、古代の物語を語っています。中性炭素吸収線は、初期の銀河の冷たいガス雲の重要な探査機として、宇宙の歴史の証人のようなものである。彼らの存在は、人々に星の神秘を覗く窓を提供します。

ギャラリー内の画像は著作権で保護されています。転載して使用すると著作権侵害の恐れがあります。

恒星の進化の過程で、恒星の爆発によって放出される物質には豊富な化学元素が含まれています。これらの元素は恒星内部で核融合反応を起こし、爆発とともに周囲の空間に拡散します。その中で、炭素、酸素、ケイ素などの元素を含む星間塵も爆発の広がりとともに星間物質に蓄積され、新たな恒星や惑星系の形成に重要な物質的基盤を提供するだけでなく、星間物質の冷却と凝縮にも重要な役割を果たしています。

研究により、さまざまな星間物質において、波長1560と1656の中性原子炭素（C Ⅰ）の吸収線を使用して冷たいガスの存在量を検出し、分子雲、星間塵、星の形成を明らかにできることが示されています。しかし、CI 吸収線を含むクエーサー スペクトルの現在のサンプル サイズは小さすぎるため、初期宇宙の全体的な化学組成の進化や銀河の進化を理解するための強力なツールにはなりません。

ギャラリー内の画像は著作権で保護されています。転載して使用すると著作権侵害の恐れがあります。

最近、中国科学院上海天文台の研究員である葛建氏が率いる国際チームは、ディープラーニングの手法を用いてスローン・スカイ・サーベイIIIが発表したデータ内の中性炭素吸収線（C Ⅰ吸収線）を探し、初期宇宙の銀河内の冷たいガス雲の構成の謎を解き明かし、初期宇宙における中性炭素吸収線の例を107例発見した。この発見は、初期宇宙における銀河の進化についての人々の理解を新たにするだけでなく、天文学研究における人工知能の大きな可能性を証明するものでもある。関連する研究結果は、王立天文学会月報（MNRAS）に掲載されました。

天文学の分野における AI アプリケーションは、人類が星や海に到達するのに役立っています。

実際、葛建教授の最新の研究は、天文学における AI 技術の応用の氷山の一角を明らかにしたに過ぎません。天文学が発展するにつれ、膨大な量のデータの管理から深宇宙探査の正確なナビゲーション、遠くの銀河の詳細な研究に至るまで、直面する課題はますます複雑化しており、これらすべてにおいて従来の方法を超えたソリューションが求められています。

AI技術の導入により、天文観測によって生成された膨大なデータセットを処理・分析できるだけでなく、パターン認識、予測モデリング、自動観測においても重要な役割を果たし、宇宙に対する理解の境界を大きく広げることができます。

ここ数年、研究者たちは AI を通じて宇宙について理解を深め始めています。 2022年、米国エネルギー省アルゴンヌ国立研究所のコンピューター科学者は、シカゴ大学、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校、NVIDIA、IBMなどの機関と協力し、AIとスーパーコンピューターを組み合わせて、1か月分のデータを7分未満で処理し、ブラックホールの合体によって生成された4つの重力波信号を特定しました。

2023年、マスク氏は宇宙の真の性質を理解することを目標にxAI社を正式に設立した。マスク氏はかつてインタビューでこう語った。「ある意味、宇宙を理解することに関心を持つ人工知能が人類を絶滅させる可能性は低い。なぜなら、我々は宇宙の興味深い一部だからだ。」今年5月、xAIはシリーズBの資金調達で60億ドル以上を調達し、設立から10か月も経っていない同社の評価額は約180億ドルに達した。

2024年4月、中国科学院国立天文台の人工知能ワーキンググループは、同義千文オープンソースモデルをベースに構築された新世代の天文モデル「星宇3.0」を発表し、現在、国家天文台星龍観測所のミニ四天王望遠鏡アレイに正常に接続されています。これは科学分野におけるビッグモデルの応用の典型的な例であり、天文観測分野におけるビッグモデルの最初の応用でもあります。

ギャラリー内の画像は著作権で保護されています。転載して使用すると著作権侵害の恐れがあります。

広大な宇宙では、未知のものが既知のものより常に多いように思われますが、AI の探究はすでにその素晴らしさを示し始めています。テクノロジーが成熟するにつれ、AI は将来、宇宙に関するさらなる謎を明らかにし、人類が住む宇宙をより深く理解するのを助け、私たちを星の海へと導いてくれると信じる理由があります。