新たな太陽フレア予測AIの登場
その道の専門家も、過去に作られたAIの性能も超える、 新たな太陽フレア予測AIが開発された。そんなお話をしていきたいと思います。
太陽フレアの危険性は年々上がってきている。宇宙話では繰り返ししている、そんなお話。 そこにAIを組み合わせて立ち向かっている研究です。
こちらはNASAの取り組みとはまた違った角度での面白い話なので、ぜひ最後まで楽しんで聞いていただけたらと思います。
それでは行きましょう。 改めまして始まりました、佐々木亮の宇宙話。
このチャンネルでは1日10分宇宙時間をテーマに、天文学で白紙語を取得した専門家の亮が、毎日最新の宇宙トピックをお届けしております。
ということで、今日でエピソードが1809話目ですね。 基本的には1話完結でお話ししているので、気になるトピック、気になるタイトルからぜひぜひ聞いていただけたら嬉しいなと思っております。
そんな感じで毎日やってますが、もう最近は何回言ってるんだろうってぐらい本当にバタバタですね。
疲労がマックスに溜まっております。
そうですね、あのそうだ、そんな中で書籍の、年内発売の書籍の脱稿がありましたっていう話したと思うんですよ。
でね、それのゲラみたいなのが返ってきて、また修正に入っていくっていうフェーズなんですよね、今。
で、まぁ今回は宇宙ビジネスによった話しするよっていうのを、これまでの宇宙話の中でもしてきましたが、
あの担当の編集の方がですね、もうぜひ宇宙話どんどんどんどん巻き込んでいきましょうよと。
もうあの視聴者プレゼントとかやるんで、みたいなのを言ってくれてるんで。
ねえ、すごいですよね。太っ腹ですよ。なので、あの、まぁ発売のタイミングが明確に決まるとか、
あのそもそもちゃんと本が出来上がったとかのタイミングはまぁどんどんどんどんしていくので、
それに合わせてね、そういう募集とかもかけさせていただくと思います。ちょっとこのあたりは楽しみにしておいてください。
ちなみに、その書籍の担当の編集も、あのXにあるですね、宇宙話のコミュニティがあるんですよ。
作ってくだ、作ってもらったやつがね、僕が作ったやつじゃなくていうのがミソなんですけど、その中にもいて、その今回のいろんな書籍の盛り上がりとかも楽しみながら一緒に作ってくれているというね、
かなり素敵な状態になっておりますんで、宇宙話の中でもこの本盛り上げていければと思います。
あの基本的にはやっぱり宇宙話の中で何度も紹介しているような内容が入っていたりするんで、文字として捉えられるのはすごい面白いタイミングなんじゃないかなと、
個人的にも思ってるんで、よろしくお願いしますね。 はい、ということで、じゃあ早速いきましょうか。
はい、本題入っていきましょう。早速でもないですね。 今回お話しするのは太陽フレアの予測AIに関する研究です。
もうね、専門家、太陽フレアを専門にやっている研究者の感覚、そして過去に良いと思われていた太陽フレアの予測モデル、予測AIモデル、
これらを凌駕するような新たなAIモデルできちゃいましたよっていうような、そんなお話が出てまいりました。
もうね、宇宙話では僕が専門にやってたからっていうのもありますけど、太陽フレアの危険性っていうのはもうどんどんどんどん伝えてきてるわけですね。
僕は太陽以外の光勢の起こる爆発を見ていたんですけど、今回は太陽フレアです。
太陽では11年っていう周期があって、その11年で活動的非活動的の周期を迎えていく。
特に活動期においては太陽フレアと呼ばれる爆発現象が星の表面で、太陽の表面で起こりやすくなっている。
それがちょうどまさに今なわけですよね。まさに今このタイミングが太陽フレア大きいものが起こりやすい時期。
一番のピークは実は1年前だったりするんですけど、 過去のいろんな傾向とか見てみてもそのピークの前後1年とかっていうところは正直かなり
リスクが高いかなと。大きいフレア起きてるなというような感じですね。 この太陽フレアが発生してその爆風が地球に飛んでくると
通信障害、大規模停電などのリスクがあると。 今だったら人工衛星に支えられている部分めちゃめちゃありますから、これらが全部ダメになって
地球の文明を一気に衰退させるみたいになると、5年間で360兆円の被害にもなるんじゃないかと
いうふうにも言われていて、 これで太陽フレアに対する研究の重要度っていうのがどれだけ世の中で見られているのか
っていうのもなんとなく想像がつくようになっているかなと思います。 でまぁそんな中でそうするとなるべく早いタイミングで太陽フレアが起こるか起こらないか
圧縮技術の活用
っていうのを把握できるのが理想的なわけですよね。 で今まではその専門家の感覚だったりもそうだし、一定こう
機械学習、AIっていうのを使って見えてくる部分というのがどんどんでできていたと。 そんな中で今回公開された研究ですねでは
太陽フレアを予測する新しいAIモデル、ディープスペースウェザーモデルと呼ばれるものが公開されました。
このAIモデルの最大の特徴っていうのは太陽の時点周期、太陽って24日だっけ27日だっけ
と忘れちゃったな。で回っていくっていうような時点を持ってるんですけどこれに匹敵するような
長期間の観測画像をそのまま使うような
計算上の困難を解決していったと。 つまりその場その場の太陽の写真とかを使っていくんじゃなくて結局は
太陽って球体で立体的で裏に太陽フレアが起きそうな場所が回って、で表に来てとかっていうタイミングの研究部分も必要に重要じゃないですか。
その重要なポイントをカバーしていくっていうところも含めて新たなデータの圧縮技術っていうところが今回
活用されたというところが特徴的にはあるらしいですね。これをスペース、スパースMAEというふうに言ってるようです。
このモデルではこの 28日、28日か時点周期の
という長期間の太陽の観測画像の中から太陽フレアに発生に関連するような 黒点とかの情報だけを効率的に抽出して予測利用なコンパクトな情報にしていくと。
28日で1枚取れる情報をどんどん蓄積していくとデータ量が半端ないことになっちゃうんで 精度が落ちてくるとかっていうのがあるわけですね。
そういったのをやっていく。あとは大規模ベンチマークデータである フレアベンチって呼ばれるものを作ったっていうのも実は大きな成果なのかなと。
AI の性能をしっかりと評価するための、モデルになるものっていうんですか 参照資料になるものをしっかりと整備した。
こういう新しいモデルの中でアルゴリズムだけとかそういった技術ばっかりに注目される中で ベンチマークにするような、いわゆる正解になるようなデータというか
評価するためのデータっていうのをしっかりと整備したことで性能が上がってくる みたいなところは僕は結構好きですね。
泥臭さというか地道な活動というか。でもそれで確実に1%でも性能が上がるんだったら やっぱやるべきなんですよね。
そういったデータの持ち方のところ、ここで工夫がされているっていうのは非常に素敵な研究だなぁと思いましたね。
あとは、そのAIのモデルやってみるとどういう成果になってくるかっていうと、
先行研究で作られていた太陽フレアを予測するAIのモデル、 ディープフレアネットって呼ばれるものがあったりするんですけど、これに比べても20%から30%
AIの性能向上と期待
それぞれの指標でかなりそれらを凌駕するような、上回るような結果っていうのが出てきたというふうにもされてますし、
人間の専門家がいろいろ具体的に情報とか見て予測しているものの性能も上がってきたと。
性能を上回るような結果っていうのを出せたっていうのもかなり面白いポイントになっているかなと思うので、
こうやって、まあこれ日本国内の研究なんですけどね。 どんどんどんどん上がってきたら嬉しいし。
あとは今回その評価用に新しいデータみたいなのを作った整備したみたいな話ありましたけど、
こないだほら、 NASA と IBM で作った太陽フレアの予測AIモデルの話もしたじゃないですか。
あれとかでもね、ああいうのがある中でああいうデータをどんどん新しいその素材とかで
学習し直す、つまり学習し直させてより精度の高いものに持っていくとかもできるんですけど、
実はもしかしたらそういうのに今回のデータセットとかが使えるのかもしれないなと思いましたね。
そういうのでどんどんどんどん予測精度を上げていって、なんかこう社会的に使えるものとかが出てきたら
非常に面白いなぁと思っているので、ちょっとこういったところは広がっていくことに期待していきたいなと思っております。
はい太陽フレアの研究面白いですね。しかもAI関わってくると個人的には最近はワクワクします。
はいということで以上になります。前半でなんか余計な話いっぱいしちゃったんで、後半はこのまま終わっていきたいと思いますが、
ぜひぜひチャンネル登録とコメントといただけたら嬉しいです。よろしくお願いいたします。
それではまた明日お会いしましょう。バイバーイ
