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始まりました、佐々木亮の宇宙話。普段、国の研究機関で天文学の研究をしている私が、毎日最新の宇宙ニュースをお届けするこちらのポッドキャストですね。
本日は、AIが宇宙の異変をすぐさま発見していくっていうお話をしていきたいと思います。
何回か前にも、宇宙とAIの組み合わせみたいなものって紹介させていただいたと思うんですけど、
天文学の中にも、最近はAIの流れみたいなのが入ってきていて、しかも結構相性いいんですよね。
というのも、AIっていうのは、抱える情報量が多ければ多いほど、そいつの性能っていうのは上がるので、
膨大なデータの数になる宇宙のデータとかっていうところっていうのは結構相性がいいんじゃないかなと思われているところで、
ただ、自然科学っていうちょっと特殊な分野で、何て言うんでしょうね、何が起こっているかを解明するための学問であるわけですから、
絶対的な数値の値みたいな、これだけ違うからこれは別のものと判断するみたいな、
明確な基準とか、ブラックボックス化していない判断基準っていうのが非常に大事になってくるので、
そういう意味で少し親和性が悪いっていう部分もあるといった感じで、そこら辺の都合をうまく丸め込めた研究っていうのが、
今回発表されていたので、そちら紹介してみたいと思います。
ぜひ最後までお付き合いください。
で、緊急報告というか、今日土曜日ですね、12月12日土曜日なんですが、
今日も朝から大学の研究室で研究をしておりました。
個人的には意外と人が働いていないときの方が仕事のやる気が出るというか、これは人によると思うんですけど、
逆にみんなが働いているときにちょっとサボりたいみたいなタイプなんですよ。
なので、結構土曜日とか日曜日に作業するのは、どっちかというと好きなタイプですね。
これも平日休日関係なく、とにかく作業して結果を出すみたいな職種というか研究の性質上、
そういうのができるっていう良い面もあるんですけど、
1,2週間前の自分みたいに追い込まれまくって、時間があればあれだけ研究をするみたいな、
睡眠している時間もとかなってくると、結構追い詰められやすいという側面もあるのかなと思いますね。
という一長一短ありながら、今日も博士論文の作成に向けて研究をガンガン進めておりました。
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あと1ヶ月ぐらいなんでですね、体調を崩さずにガンガンやっていきたいと思います。
博士課程、博士号取得ってなると、これちょっと余談なんですけど、
例えば海外行ったときとか、入国審査の紙に自分の継承、継承じゃない、継承か、
みたいなのを書くと思うんですよ。ミスターとかミスとかミセスとか書くと思うんですけど、
一応その博士号取得者の場合は海外とかではそういう継承が全てドクターっていう形に変わるんですよ。
DR.ってやつです。
っていう感じで、それだけ人の呼び名、継承っていうのが変わるぐらいの世界的に認められた資格の一つなんでね。
今後、自分的には日本でずっと仕事をしてるみたいなことはしたくなくて、海外に出ていきたいと。
実際にアメリカで仕事とかをさせてもらって余計に感じてるので、そういうところにチャレンジするいいパスポートの一つになるかなと思っております。
っていうところで博士課程に行ったっていうのもありますね。一つ要因としては。
そんな感じで人生変えるために頑張っておりますので、皆さん最後まで応援よろしくお願いいたします。
どうでしたかね。昨日配信をしながら、これの収録をしながらインスタライブも並行してやったんですけど、聞きづらいところとかって結構あったりしたんですかね。
自分的にはどっちも意識しなきゃいけなかったので、若干両方がおざなりになってしまったかなっていう若干の反省があるので、
今日はこちらを集中的にやらせていただいております。
こちらの方が、ポッドキャストの方がちゃんとコンスタントに聞いてくれてる方っていうのが結構いて、
ここの聞いてくださってるリスナーの方の気持ちっていうのを大事にしていきたいので、
失礼しました。
なので、なるべく配信に影響が出ない程度で、他の媒体ともうまく組み合わせていければいいかなと思いますね。
そんな感じで今日いろいろ考えておりました。
ということで、今日はAIが異変をすぐさま発見する、宇宙の天文学とAIの組み合わせの研究ですね。
今日は結構AIによった話と、天文学とどう神話性を持っていくか、馴染んでいくかっていうところについてお話ししたいと思います。
で、これAIって言っても、基本的には機械学習とか真相学習とかっていう言葉に分かれると思うんですけど、
皆さんどうですかね。仕事で触ったことあるとか、なんかちょっと調べて知ってるよみたいなのがあると思うんですけど、
簡単に言うと、いろんなデータをパソコンに読み込ませてあげて、
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それのデータの傾向をパソコンの中の計算でつかんでいくと。
で、そのつかんだのを覚えたときに、じゃあ次、新しい画像とかデータっていうのを入れてあげたら、
それが例えば今までと同じようなデータだねっていう風に返してくれるか、これは別のデータだよって教えてくれたり、
あとはそのデータ自体を機械なりに今までもらったデータで理解するとかっていうことをやってくれるのが機械学習。
で、これが最近注目された理由としては、パソコンの処理速度っていうのがすごい上がったとか、
あとはそれを革新的に改善する技術が発達したとかで、今ブームになってますね。
で、今後もそういう仕事のところには打って変わって出てくるのがこの人工知能、AIって呼ばれるものになると。
で、この中で2つ今回は学習機、いわゆる判断する材料のものですね、っていうものが2つ使われました。
それが一般的にオートエンコーダーと呼ばれるものと、教師出しランダムフォレストと呼ばれる2種類の手法です。
これ結構難しい名前だと思うんですけど、簡単に説明しますね。
オートエンコーダーっていうのは画像処理とかによく使われるもので、画像をまずパソコンに読み込ませます、コンピューターに。
読み込ませて、その次元を落とす、例えば画像をちょっと荒くしてみたりとか、画像の一部を少し削ぎ落としてみたりとかで、
画像のデータ量を落とした上で機械に読み込ませてあげるんですね。
で、1回データ量を落とした状態をまた復元させる、パソコン上で。
で、そういうのをいろんなパターン、例えばモナリザの絵が描いてあったとしたら、モナリザの手の部分、背景の部分、顔の部分っていろんなのを隠したデータとかっていうのを入れ込んであげて、
そうすると機械が、それとなくモナリザってこんなもんだろうなみたいなのを覚えてくれると。
そうすると全く違う画像が入ってきたときに、この画像知らないなっていう風にパソコンが判断してくれる。
こういうのがオートエンコーダーってすごいざっくり言うとですね。
なので、たくさん画像をやってあげると、どの部分が特徴的なのか。
皆さん、例えばさっきのモナリザの例で言うと、背景だけ見せられてもピンとこない人って結構いると思うんですけど、
逆に顔だけ張って出てきたら、あれこれモナリザじゃんってなったりすると思うので、そのこの感覚っていうのをパソコンに覚えさせてあげると。
今回その覚えさせ方を、宇宙の銀河が広がってる画像とか、あとは強い重力を持った天体の周りの空間の歪みとかの画像を覚えさせてあげてコンピューターに。
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その結果、それらの特徴っていうのをパソコンに覚えさせてあげるんですね、コンピューターに。
そうすると、例えばちょっと年数が経った時にその銀河が全然違う動きをし始めましたとか、
あとは他の銀河を見た時に今まで知ってた銀河と全然違うみたいな特徴が見えたらコンピューターがそれを教えてくれるという感じで、
今までは一個一個計算しなきゃいけなかったり、すごくシンプルな、例えばこれぐらいの明るさ以下だったら報告するとかっていうような、
結構雑な敷地と言いますか、あんまり柔軟性のない判断基準でやっていた部分が機械によってすごく柔軟に対応できる、
お手伝いしてくれる機械になってきたというような感じで、そうすると貴重な研究者の時間っていうのが、
作業時間、例えばそういう怪しい現象っていうのを見つけるのに今まで目をこうガーって凝らして心眼で見つけるみたいな、
やってたのが機械に置き換わっていくっていうような、人の時間をしっかりと生み出してくれる機械としては最高の役割を果たしてくれるAIっていうのが完成したというのが論文に紹介されておりました。
もう一つはランダムフォレストと呼ばれるAIですね。これランダムフォレスト、フォレストっていうのは森ですよね。
これ決定義っていう概念を使うんですよ。決定義っていうのは、二択の選択肢っていうのをたくさん判断基準として持っていてあげると、
人間だったり機械っていうのはそのものを判断できると。
例えば、結構前に話題になったAkinatorっていうアプリがあったと思うんですね。
Akinatorっていうアプリはユーザーが想像した芸能人だったり有名人みたいなのをパソコンとのイエス・ノーみたいな対話で進めていくと機械が勝手に当ててくれるみたいな。
あれも簡単に言えばこの決定義、木っていうのはウッドの木ですね。普通の木曜日の木です。
そんな感じで細かい質問、イエス・ノーで決められる細かい質問を設定してあげると、その分決定精度が増すというようなものを作ってあげると。
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今回は星の光の変化のデータっていうのをたくさん読み込ませてあげると、そのまま現状維持しているのか下がっているのか上がっているのかみたいなのをしっかり分類してくれる機械っていうのが完成したと。
これももし今後AIが全部判断してくれるってなれば、いちいち星の光の変化っていうのをグラフにして自分が見るとかっていうのをしなくても異常な明るさの変化っていうのがあったときに機械が勝手に教えてくれるっていうような感じで、
これはまた貴重な時間を生み出してくれる非常に近代的な技術だなと思いました。
という感じで、天文学の領域に結構AIが食い込んできてて、なおかつ時間を作ってくれるっていうところでかなり役立ってるっていうのが現状にあります。
といった感じで、宇宙の話というよりはAIとかによった話だったんですけど、自分はフリーの仕事でAIのエンジニアリングとかもやったことあったり、
あとはその仕事を取るためにスクールに通ったりとかもしていたので、こういうところも結構面白いなと思う立ちです。
こんな感じで自然科学の研究の中にも入ってきているAI、今後も注目ですというところで、今日は以上にさせていただきます。
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