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今回は、最新技術を使って、超新星爆発を1,800個観測した結果について紹介していきたいと思っております。
今回紹介するのは、AIを使って、遠くの星から超新星爆発を見つけていくというような研究内容になっていて、
AIを使うことによって、今まで人間の目で見つけていたものだったり、
あとは、統計的な手法を用いて見つけていたところに対して、新たな手法を搭じることができたという、
僕がデータサイエンティストをやっているという目線から見ても、かなり面白い研究になっていたので、今回はこちらについて紹介していきたいと思います。
3, 2, 1, Ignition.
Space to a black hole.
Japan to Earth.
佐々木亮の宇宙話。
2022年6月27日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、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、本日の本題に入っていきたいと思います。
今日の本題は、最新の技術を使って、1,800個の超新星爆発を発見した、そんなお話をしていきたいと思っております。
今回紹介するのは、日本が誇るスバル望遠鏡。
ハワイの、ハワイ島にあるマウナケアと呼ばれる山があるんですが、その山の上に建設されているスバル望遠鏡。
そこに搭載されているハイパーシュプリームカムと呼ばれる、非常に高性能なカメラを使った研究になります。
もうね、この名前だけでかなりピンとくるというか、すごいなんかワクワクしそうな雰囲気、すごいすると思うんですね。
ハイパーシュプリームカム、これまでもポッドキャストの中で何度か紹介している観測機器になるのですが、
先ほど紹介したようにスバル望遠鏡に搭載される、非常に目のいい、そして広い範囲を一気に見ることができるという特性を持った望遠鏡のカメラになっています。
このカメラを使うことによって、例えば宇宙の歴史的な部分を明らかにするというようなところだったり、
あとは今回みたいに超新星爆発を見つけるだったりというところの研究がどんどんどんどん進んでいった、そんな背景があったりするんですね。
そんな中で今回は超新星爆発を見つけるためにある最新の手法を用いました。
それが何かというと機械学習と呼ばれるものです。
じゃあ機械学習っていうのは何なのか、これ簡単に説明すると一般的にはAIと呼ばれるくくりで語られることが一部あるようなもので、
具体的には今まで超新星爆発っていうものがいくつか見つかっていたっていう状況があった中で、
じゃあその見つけ方のパターンっていうのを機械に覚えさせてあげて、
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同じような光り方をしているものをどんどんピックアップしてくださいというふうな、そんな命令が出せるのがこの機械学習と呼ばれる手法なんですね。
これによって今まで例えばこれよりも明るいものっていうのを抽出したいだったり、
こういう例えばあとは、この画像と同じものを見つけたいっていうようなところの結構なんかある基準を人間が決めてあげて、
それ以上のものを見つけてあげるっていうような手法が取られていた中で、
機械学習だったり、あとはAIの中で含まれるのは真相学習って言われる技術、ディープラーニングとも呼ばれますね。
そういった技術を用いることで、なんとなくこういった過去に見つかったものと同じような似たようなものを見つける方法っていうのが確立され始めたっていうのがこういった技術になります。
こういうのをいわゆるビッグデータと呼んで、特に大体こういうのだと100万データとか何千万のデータとかっていうのを機械にどんどんどんどん学習させてあげて、
なんとなくのその人間っぽい判断ができる塩梅っていうのをつけてあげるんですね。
そうすると、あとは機械が超高速で観測した画像っていうのを判定しまくってくれるので、
人間が一枚一枚画像を見て、そこから発見していくっていうことよりもかなり効率的に、
そして人間の目で見たときって、例えば1から100までなんか数値が変わったらみんな大きい変化があったってわかると思うんですけど、
60ぐらいの輝きが70に変わったみたいなものっていうのは、人によってはわかるかもしれないしわかんないかもしれない。
なんならこう、作業し始めて、よしじゃあ今日も星を見つけるぞってなったときに、始めたばっかの時は注意深く見てるからその小さな判断っていうのもできるが、
だんだん疲れてきた時に、んーわかんないなーってなるような、そんな難しい判断っていうのも、
AIがある基準まで人間ぽい学習をしたら、同じ基準でそういった星たちを見つけてきてくれるということで、
人間の目で見るよりも一定再現性があって、それによってさらに人間ぽい判断ができるっていうところで、
天文の業界の中にも実際にこういう機械学習、真相学習って呼ばれるもの、
ベースにビッグデータと呼ばれるものが潜んでいる、そんな研究が実際に行われていたんですね。
そんな中で今回はこのスバルのハイパーシュプリームカムが観測した、
2016年11月から2017年4月っていうところの約半年間にわたって観測した、
ある領域のデータっていうところを、今回はAIによって聴診性爆発を探すという研究が行われました。
その結果、半年間である特定の領域だけで、1800個の聴診性爆発を発見することに成功したというような研究結果ですね。
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こういうのっていうのはなかなかもうとにかく数が見つかるっていうのだけでもすごく重要で、
なぜ重要なのかっていうと、例えばこの聴診性爆発たちを使って、
宇宙がどういうスピードで膨張しているのかっていうのがわかったりします。
宇宙の歴史っていうのは137億光年、7億年あると言われていて、
その宇宙空間っていうのは常に膨張し続けているというような状況です。
じゃあその膨張しているスピードっていうのが一体どんなものなのかっていうのは、
今までどんどんどんどんその数字っていうのがより正確になってきている中で、
今後の研究でも新たな観測が重ねられればなられるほど、
どんどんその膨張していく速度っていうのを正確に求めることができるようになってくるんですね。
そんな中で今回、例えば1800個見つかった中のうちに、
400個っていうのは聴診性爆発の中でも1A型聴診性爆発と呼ばれる、
どんな星で起きたとしても1A型聴診性っていうのに分類されるものっていうのは、
同じ明るさで爆発するんですよ。
例えばiPhoneのライトとかを皆さん目の前で見せられたときに、
目の前にライトをやられたらすごく眩しいけど、
10メートル離れた先でそのライトを照らされたら、
なんか点が輝いてるなみたいな感じになると思うんですね。
これって同じ明るさなのに距離が離れれば離れるほど、
明るさが暗くなっていくっていう現象じゃないですか。
これが1A型聴診性爆発を使って宇宙の膨張を捉えるっていうヒントになっていて、
1A型聴診性爆発と呼ばれる、
これ何回も言ってるとゲスタルト崩壊みたいな感じで、
すごく変に聞こえるかもしれないですけど、
1A型聴診性爆発、明るさが一定の聴診性爆発、
宇宙のどこで起きても明るさは一定、
ただ距離が離れれば離れるほど暗くなる、
逆に近ければ明るくなる。
じゃあその同じ明るさがどれだけ離れてるとこにあるのか、
そしてその光がどのぐらいのスピードで遠ざかっているのかっていうのが分かれば、
宇宙の膨張の速度っていうのを予測することができるようになるんですね。
ただ1個の聴診性爆発だとどうしても偏ったデータになってしまうので、
こういった宇宙の膨張の速度を見つけたい場合っていうのは、
何個も複数の聴診性爆発のデータを使ったりして、
そういう計算をどんどん深めていくという風になってくるわけですよ。
なので今回はある領域っていうところ、
六分儀座と呼ばれる非常に限定的な領域ではあるものの、
ここで400個の1a型聴診性爆発が見つかった。
じゃあ他の領域でどういう聴診性が見つかって、どういう速度で離れてるかっていうところを、
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より系統的にまとめることができれば、
宇宙の膨張っていうところをより深く検討していくことができるっていうような研究だったりします。
あとは聴診性爆発自体が新しい元素をどんどん生んでいくような、
星の最後の爆発だったりするので、そういった研究が深まっていくっていうところも楽しみの一つかなと思っているので、
こういったAIを使った研究によってサンプルが増えていくっていうところは、
今後も注目していきたいなという風に思っております。
ということで今回は最新技術を使って、
1800個の聴診性爆発が見つかったというお話をさせていただきました。
ということで、こんな感じでポッドキャストを毎日更新しているわけなんですけど、
この土日、25、26日っていうところで若干更新のタイミングがずれ込んでしまったなっていうのはやっぱり、
常に毎日毎日反省しててうるさいなと思うとは思うんですけど、
そこはちょっとね、正直言うと若干気が抜けたかなとは思っています。
というのも、金曜日の時点で最終出社を迎えましたって話を昨日かな、
させていただいたと思うんですけど、
なんかちょっと体をゆっくりさせたいなと思っていた部分もあったり、
あとはありがたいことにですね、本業以外の仕事もいろいろいただいてて、
特に今は大学の講義の資料を作ってるんですね。
いつだろう?
昨月か、5月に1回、中央大学の方で講義させてもらったんですよ。
だいたい100人ぐらい参加だったのかなっていうとこやったんですけど、
そこからさらにまた別の授業で、
僕、本業がデータサイエンスっていうのをやってるので、
データサイエンスをより広い学生に広めていこうっていうような、
結構いろんな、何なら学部を問わず受けられるような授業っていうのがあって、
それについての講義資料っていうのをどんどん作っているっていう段階ですね。
なので、そういったところにも取り組みつつってなってたら、
Podcastとのバランスが取れなくなってたなっていうのが反省の一部になってます。
こういうとこね、全然こういうことやっててみたいな、
かっこよく締めたいなと思ったんですけど、
等身大で話していくっていうのも一つ、
このPodcastの良さなのかなというふうに思っているので、
他のことに熱中しすぎたんだなという温かい目で見ておいていただけたらと思います。
そこが大体近いうちに終わるっていうところと、
あとは今週なんかいろんな打ち合わせだったりとかPodcastの収録だったりとか、
いろんな方とのお話のタイミングっていうのができてきてるので、
そういったところはまたどんどん更新していって、
より面白いコンテンツ届けられるようなタイミングできてきてると思ってますので、
楽しみにしておいていただけたらと思っております。
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そんな感じでちょっと大学の講義の資料なかなか大変だなと思いつつも、
ここは切り入れて頑張っていこうと思っているところです。
ということでですね、こんな感じで今日の放送は以上にさせていただきたいと思います。
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それではまた明日お会いしましょう。さよなら。
一週間頑張ってください。
