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今日は、天文学の研究にAIを使う、これの難しさについてお話ししていきたいと思います。
世の中、今、AIの流れ、ものすごく来てますね。 きっと皆さんも仕事の中だったり、日常生活とかで、
ChatGPTとか使ってるかもしれません。 まあそんな中で、研究の中にもAIを用いるっていう流れ出てきてるんですね。
ただそれって結構難しいことで、っていうのを僕の実体験をベースにお話ししていこうと思って おりますので、ぜひ最後まで楽しんで聞いていただけたらと思います。
ということで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、天文学で博士号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。 今日でエピソードが1389話目を迎えてますね。
1400話まであとちょっとというところになっております。 1400話では結構いろんな振り返りとか、今後の抱負とか、たくさん話せるポイントありそうだなっていうのをちょっとワクワクしてるんで、
ぜひね、あと十何日か付き合ってくれたら嬉しいです。 ということで、まあ
毎日みんなで姿を追っているお月様のお話ししておきましょうか。 今日7月の30日は次の新月から5日前になります。
8月の4日がですね、次の新月になっていて真っ暗になるタイミング。 でそれから比べると今はどんどんどんどん欠けてきたなーっていう感じです。
削れていく加減の月、毎日こう空見上げてると違いもわかってくると思いますので、 見上げてみてはいかがでしょうか。
まあ夏休み、というか夏なのでね。 天の川とかそういうのが綺麗に見えるんじゃないでしょうか。
地域によっては。 なんかいつか夏のタイミングであの長野県のあちむらに見に行った記憶がありますね。
めっちゃ綺麗だった。 ぜひぜひ皆さんもそういったところにちょっと繰り出してみるとかしながら、星空を楽しんでもらえるタイミングがあったら、
宇宙話をお供にしていただけると嬉しいです。 ということで、じゃあもう早速本題いきましょうか。
今日は僕のちょっと実体験をベースにした、宇宙の研究でAIを使っていくってどんなことなのか、 こちらについてお話ししていきたいと思います。
今日は、AIを宇宙の研究で使う、これの難しさ、そして今後どうなっていくのかっていうのを、僕の実体験と妄想でお話ししていきたいと思います。
前回のエピソードでですね、AIを使って20年後の太陽の姿を予想するっていう、そんな研究結果を紹介させていただきましたね。
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まあやっぱ天文学の研究の中にもどんどんAIっていうのが入ってきてるわけです。 じゃあまあ
みんな使ってるし、きっとこれからもたくさん出るんだろうというふうに思ってくれている方、たくさんいると思うんですけど、
意外とこれって難しいなっていうポイントなんですよ。 なんでかっていうと、例えば論文って基本的にはそうなんですけど、
天文学っていうのは結構そこにシビアになってるっていうポイントがありまして、 何かっていうと、その
再現性っていうポイントですね。 論文というのは再現性がないといけない。
身近なもので言うと、 料理のレシピ。料理のレシピって
みんな書いてある通りの分量を作ってってやったら、基本的にはめっちゃ美味しいものができるわけじゃないですか。
レシピ自体がまずくなければね。 ってことはレシピってその再現、それと同じことをすれば再現ができるというのが重要な
ポイントになってくるわけですよ。 で、これをAIを使った研究で担保できるのかというようなのが結構重要な
ポイントになってきて、僕はその壁にぶつかったんですよ。 僕が天文学の研究をしている中で
AIを使い始めたのって結構初期だったんですよね。 2018年とかのタイミング。だからもう今から考えると6年ぐらい前ですね。
どういう流れだったかっていうと、これNASAにいた時っていうのに遡るんですよ。 2018年から19年にかけて
NASAにのゴダードスペースフライトセンターっていうところにいて、まあ研究を進めていたわけですね。
で、その中で天文学会、アメリカの天文学会に参加させてもらうっていう場所はシアトルでしたかね。
っていうのがあったんですよ。で、天文学の学会っていうのは パラレルセッションって言って
同じ時間に8個とか10個とかそういったくらいの、例えば太陽の部屋ここです。
光勢の部屋ここです。ブラックホールの部屋ここです。みたいな。観測装置の部屋ここです。みたいな。
いろんな部屋に分かれてて、好きなところを聞きに行く。 これが3日間とか4日間とかぐらい続くんですよね。
もっと続くかな。ね、まあそんな流れがあって。 だから自分の興味あるとことかが被ってると、ちょっと
うわどうしよう、どっち聞きに行こうみたいな話になるんですけど、まあまあなんか自分の分野聞いたりしていると、学会の期間が終わったりするという感じなんですよね。
で、その中ですごい不思議なセッションを見つけて、何かっていうとAI、
アーティシャルインテリジェンスのコーナーができてたわけですよ。部屋が。 で、しかもその4日間とか開催されるうちの1日だけで一つの部屋。
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しかも結構でかい部屋っていうので、ほーと思って、でかい部屋だったかな。僕はでかく感じただけかな。
ってなってて、何だろうと思って見に行ったら、そのAIを使って例えば何か新しいものを見つけるだとか、そういった研究がまとまったものが特集されている部屋だったんですね。
めっちゃ面白くて、うわこんなあるんだみたいな。 日本にいる時もちらっとそんな話題は聞いてたような気がするんだけど、
その頃ってまだそのAIっていうの取り組みがビジネス側で注目され始めてたかなーぐらいのタイミングだったから、正直ピンと来てなかったんですよね。
で、その時は別にあのビジネスの現場で仕事をしようなんて思ってもいないので、天文学者になるぞーっていう感じでやってたから、あんま興味なくって。
でもアメリカ行ったらそういうのやってると。日本の天文学会でAIセッションなんかないぞってなって、ほほーみたいな、これかーみたいな。
なんて言うでしょう、ビジネスでいうところのタイムマシン経営みたいな、海外で流行ったものが数年後日本で流行る、世界中で流行るみたいな、なんかそういったものに近いのかなーっていうので、
僕は天文学者を目指す上でなんか武器を作んなきゃって思ったら、そうか、それをやればいいのかみたいな感じでAIに興味を持ったんですね。
で、それでまあちょっとこうどうやってやるのかなーって調べながら過ごしてて、で帰国してから本格的に勉強し始めて、で勉強し始めたタイミングでなんかこう
プログラミングスクールみたいなの通って機械学習みたいなのやったり、あの真相学習って言われるものをやったりしながらAIのプログラミングを勉強してたんですよ。
で、そんなAIのプログラミング勉強していくと、あ、これが研究に使えそう、これが研究に使えそうってめっちゃアイデアが湧いてくるんですね。
で、それでやってたら、あのちょうど研究室で僕がもう一つやってるポッドキャスト、隣のデータ分析屋さんの相方であるタッチャンが同じく研究室の議題として
AIで突発天体を探すみたいな、そんな研究を始めてたからちょっとそこに噛ませてもらって、これどうやってやるのどうやってやるのって言ってやりながら
そこがスタートだったんですね。で、それを運用しているチームとかに持っていくじゃないですか。こういう風にやったら一応AIで検出できるようになると
あんまり受けが良くないですね。なんでかっていうと、そのAIで学習した内容、機械にこうやって検出するんだよって覚えさせてあげるわけですよ。
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手取り足取りね、子育てみたいな感じで。で、そうするとパソコンはめちゃめちゃ優秀なので、あ、わかったよっつって一瞬で物事を判断できるようになると。
ただその学習してくれた再現性っていうところがブレるわけですよ。
あくまでこう確率的にやってることだったりもするから、そうすると
最初に言った再現性っていうポイントが抑えられないじゃないかという風になってきて、 やっぱそういう新しい技術入るのは面白いんだけどなかなか論文としてとかチームとして全て
これで振っていこうっていう話には持っていきづらいっていうそういう話になってしまって。で、そこを交渉していくっていうよりももっと他のことやろうか
みたいになって、あの結構できることはいろいろ増えていろいろ試してはみたけど、そこからなんか大きくチームの中で使ってもらうとかはできなかったんですよね。
これ悲しい。そしてまあ今くらい世の中がAIAIってなってたらもしかしたら
交渉のしやすさみたいなのはあるかもしれないですけど、当時2019年とかっていうのはなかなか難しいタイミングだったかなぁと思うんで、
まあこうやって進んでいきた中で、これからもAIっていうのは使われてくるんだろうなと。
ただね、昨日話したエピソードのもう一部もう違うじゃんみたいなのあったりしたじゃないですか。
あくまで予想だったりするんですよ。じゃあ実際どうなのかとか、 30年間観測して得られたデータから見るとこうでとか、そういう話の方がやっぱ固いし
再現性もあるし、重要な発見になり得るというか、 これがこうだからこうなんだよって説明しやすいというか、そんな感じになってくるので
AIの活用っていうのがどこまで進んでくるのかなっていうのは、 意外とちょっと疑問が残りそうな気はする。相変わらずね。
なんか結構最近のAIってその解釈できるかどうかみたいな、 このモデル使ったらどうなるか、そもそもこのAIってこうなんだっていう
理解する余地っていうのが増えてきてるんですけど、それにしてもやっぱ分かんないところが 一部あったりするので、
AIかける天文の研究っていうのはどうやってやられてくのかなっていうのは、 ちょっとこれからの発展を楽しみにしていきたいポイントですね。
ただやっぱ、じゃあ分析とか新しい事象を発見するっていうところにAIを使うっていうのが どれぐらい有用なのか、どれぐらい論文にできるのかってあるかもしれないですけど、
そもそも論文を書くとか、そういった文章作成に関してはめちゃめちゃ AIっていうのは使われてきているので、
多分論文を量産する体制っていうのが作れた人っていうのはでかいんじゃないかなと思いますね。
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これからじゃあ、時間の問題で研究出せてなかった人たちが出せるようになったら、 天文学の研究っていうのを超スピーディーに進んでいって、
また新しいところに天文学者たちは時間のリソースを注いで、っていう風になっていく かなり面白い流れになってくるんじゃないかなと思いますので、
ちょっと期待して一緒に見ていきましょう、研究。 ということで、今回は実体験をベースに、
宇宙の研究でAI使うってどういうことなんだろう、みたいな話をさせていただきました。 じゃあ明日、明日はどんな話するかっていうと、
ドレイク方程式って知ってますか? これは宇宙空間に
知的生命体がいる確率、文明が発見できる確率っていうところですね。 これを見積もるのに使われている有名な方程式がドレイク方程式なんですけど、
この確率が見直されてきたっていう話が発表されていたので、紹介していきたいと思いますので、 宇宙人大好きだよっていう人は明日のエピソード楽しみにしておいてください。
ということで、じゃあ今回以上ですね。アフタートークです。 いやーAIの話面白いですね。まあ今日もなんか仕事ででもAIとか触ってるんで、
こういう未来になるのかなぁとかは色々思ってたりしたわけですよね。 で、あの仕事でちょっと今日は家を出なきゃいけなくて、
子供の世話はお願いしてって感じで、 ちょっと出社してたわけですよ。
で、そうしたらその帰りに結構AIとかの実装のアイディアみたいなのが湧いてきて、 そうするとスマホでチャットGPTとか使えるんで、
わーって触りながら、こういうのコード書いたらどうなるんだろう、 え、そうやってやるんだ、わーってやってたら、なんか帰り道の電車だけで結構そのアイディアが
具現化できたから、明日これやってみようみたいになって、 なんて言うでしょう、AIの恩恵をめちゃめちゃ受けたまま喋ってるんで、 ちょっとAIビーキな話になってたかもしれないですね。
まあでも、そんだけ便利になってるけど、宇宙話を聞いてるそこのあなたは一体どれぐらい使ってるんでしょうか。
世の中的な利用度合いっていうのは結構僕の想像よりも低かったんですけど、 まあ宇宙話を聞いているみんなにはね、どんどんどんどん使ってほしいなと思います。
で、なんか今の話とかをより共感できるようになってくれたら面白いなと思うんで、 じゃんじゃんチャレンジしていきましょう。
ということで、じゃあ今回は以上にしていきたいと思います。 今回の話も面白いなと思ったらお手元のポッドキャストアプリでフォロー、フォローボタンの近くにある星マーク、こちらでレビューいただけたら嬉しいです。
番組の感想や宇宙に関する質問については、Twitterのハッシュタグ宇宙話、 またはSpotifyのQ&Aコーナーだったり、概要欄のお便りフォームからじゃんじゃんお寄せください。
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それではまた明日お会いしましょう。バイバーイ。
