天の川銀河のシミュレーション成功
AIとスーパーコンピューターを組み合わせて、3000億個の粒子の天の川銀河のシミュレーションを成功させた。
その先には一体どんな研究が待っているのか。昨日のエピソードの続きのようで、今日だけ聞いても楽しんでいただける内容になると思います。
ぜひ最後までお付き合いください。それでは行きましょう。
【スーパーコンピューター】【佐々木亮の宇宙話】
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。
はい、ということで。 あ、やばい、喉が変。今日のエピソードが1875話目迎えておりますね。
基本的には1話完結でお話ししているので、気になるトピックからぜひぜひ聞いてみてください。よろしくお願いいたします。
本の発売から1週間が経ちました。 まあありがたいことにいろんな方からこう感想をいただけるようになって、なんか
出たんだな、本が。っていうところを改めて実感しているところでございますね。 はい、もう読んでくれました?
1時間でわかる宇宙ビジネス。 1時間でわかったかな。
あの太字とかをやっぱりふんだんに使ってるんで、きっと伝わる部分は伝わるんじゃないかなと思ってます。
まあ嬉しいコメントはApple podcastにも来ておりまして、リスナーネーム東京のマサさんから、
本屋さんで予約していた書籍を受け取りました。少し大きめの字に読みやすそうな構成。 読書がちょっと苦手でも楽しめそうです。
宇宙話ファンにとって形になる書籍は喜びです。 と、ありがとうございます。
嬉しいですね。こういうコメントは本当に。 ぜひぜひ、読み終わった後の感想とかも改めて教えてください。
よろしくお願いします。 はい、ということでそんな感じで今日も新しく、新しいエピソードというか、昨日の続きみたいな話ですね。
もし昨日のエピソードを聞いてなかったらそっち聞いてくれても嬉しいですし、 まああの聞いてなくても楽しめるように頑張ってまとめていこうかなと思います。
じゃあ行きましょうか。
宇宙話。 ということで今回は
AIかける スーパーコンピューター、これを使った天の川銀河の大規模シミュレーション
これを成功させた、そんな研究ですね。 昨日のエピソードでも話しましたが、天の川銀河っていう僕たちが住んでいるこの銀河系を
コンピューター上で再現する。 これの過去に例をないぐらいの高精度なものが今回実現されたよっていう研究なんですね。
でどうやって実現したかで言うと、宇宙全体の天の川銀河全体のシミュレーションは スーパーコンピューターでもこれまである程度はできていた。
ただその中でなかなかできなかったところの一つっていうのが 銀河全体の動きだけだと捉えきれない
細かいガスの動き、加熱膨張とかっていうところも含めた部分ですね。 特に超新星爆発が引き起こす異常な膨らみというか
膨張爆発みたいなところとかが細かくできず、 それによって全体の動きの精度っていうのもある程度のところまでしかカバーできて
なかったよねみたいなところがあったわけです。 そんな研究がこれまでやられてきた中で今回は
その細かい動き、細かくて速い動きのところを AIで作っていくことでより効率的に全体のシミュレーションというのができる
ようになったというようなところ。 でこれ未来が結構面白そうで、まずは今回シミュレーションできたよねというようなところ
高精度のこれまでにないようなね。 で、まあほら天文の研究って
観測するっていうパターンと今回みたいに数値シミュレーションするっていうパターンの 2パターンが大きくあるわけですよ。
実験的アプローチと理論的アプローチって言われたりするんですよ。 で今回は理論の方めちゃめちゃ突き詰めたみたいなそんな感じ
どっちかっていうと難しいですね。シミュレーションはもしかしたらこれの間かもしれないんだけど まあ実際に調べているわけではないから
あのまあギリ理論側としましょう。 で、そんな中でまあ観測側もどんどんどんどんその能力っていうの上がってきているわけですよね
宇宙研究の未来の可能性
世の中で。で特にあの先日運用が終了したガイアっていう衛星があって僕も
博士論文の時にデータを使わせてもらったんですけどこのガイアのデータがまあ豊富にあると
星の軌道、金属量、年齢こういったところの情報が山ほどあるわけですね。 このガイアっていうのはまさにそういう情報を大量に宇宙全体で
確保していくために打ち上げられたNASAの衛星だったりするんで でこれが成果をフルに持っている状態になったわけですよ今
だから ここから
このデータを使って何ができるかというと今回のシミュレーションで出た 細々した結果と実測で出ている部分っていうのを比較して修正というか検証することが
できるわけですね これをすることでシミュレーションの中で見積もりが甘かった部分を焼き直すとか
逆にガイアである程度考えられていたものっていうのが どれぐらい確からしいのかっていうのをシミュレーション側から再検証することもできるようになる
わけですよね このなんか両方向から検算みたいな形で確かめれる
この時代がここから来るわけです多分もう進んでいるこの研究は 実際にこう論文とか論文のプレスリリースに書いてあるからもうやってるわけですよね
多分ここまで書いてるってことはもう何かしら研究結果面白いの見えてきたんじゃないかな っていうのは期待してるんですけどこういう検算みたいなのが行われるようになる
でこれができるようになると太陽系だったり生命の材料になる元素っていうのが銀河の どの環境でいつ生成されて今僕たちがいるこの環境に運ばれてきたのか
っていうような根源的な問いにグッグッグッと迫ることができるようになってくる わけなんですよね
めちゃめちゃ面白い研究ですよねそんなのが今日本を中心に動いていると思うと正直ワクワク が止まらないなっていう感じなんですよ
さらにですよ 今回研究で開発した ai を用いたサロゲートモデルってやつの手法っていうのは天文学に
とどまらずいろんなところの他の分野での応用も効くと 複雑なモデルのを複雑な合計っていうのをしっかりと再現するためのものなので
気候変動だったり地球の内部の流帯の動き 核融合に対する理論的なアプローチだったり材料科学とか
時間と空間のスケールが大きいもの そしてその中に細かくすげースピーディーになっているようなものみたいな時間と空間のスケールが
大きく異なる物理過程を同時に扱う分野での計算効率のにも貢献できてくるっていう ところで ai 側もいろんなところで重宝されるかもしれないし
ねあの実際のデータとの組み合わせも伸びるかもしれないしっていうなんともワクワク する研究なわけですね
AI for Scienceの重要性
そうでね今後この ai を開発するのにまあ良さそうな ai for science
サイエンス開発用スーパーコンピューターっていうやつが出るらしいんですよ これは理科学研究所の各学術領域におけるこの優秀な研究者たちが持つアイディアとか
理研の強みっていうところをあの ギュッとまとめて一つのまあ事業の一環として動かしていくっていうような ai for
サイエンスっていう動きがあるらしいですね でこれをあの
この ai を動かすために必要な gpu っていう非常に優れたあの性能を持つコンピューターにつないで 理研の研究を
すごい勢いで発展させようというようなところで ai for science と呼ばれる動きが出てくる でこれはあの今生成 ai の流れでものすごく注目されている
エヌビディアっていう会社が提供している 計算リソースみたいなとこ使って動かしていくというところになってるんで
なんでしょうこの ai の発展自体もそのままこの科学研究の発展スピードに直接関与してくるん じゃないかなっていうこの期待が持てるのはかなり面白いですね
しかもこれ2026年度稼働予定なのでもう3ヶ月後4ヶ月後とか そういったイメージですよ
でしかも不学今回不学っていうスーパーシップコンピューター使ってますけど 不学の次世代機である不学ネクストの展開っていうところにも後押しするようなものになって
いて なんかもういろんな研究がここから広がりそうですげーわくわくしませんか
僕は宇宙かける ai の領域 まあ研究も含めてものすごくワクワクしている
まあの 宇宙ビジネス超入門って書籍でも最後後書きで書かせてもらいましたけど
宇宙かける ai これは僕が今仕事でやっているのも ai のがっつり仕事ですし そういったところ組み合わせられるところをね
探しているのでもし何か ai と宇宙組み合わせてこういうのあるようとか ai の仕事一緒にこういうのやらないとか
あったらぜひぜひお誘いくださいお待ちしております そんな感じでじゃあ今回は以上にしていきましょうか
まあワクワクが伝わったと思う 今回の話も面白いなと思ったらお手元の podcast アプリでフォローボタンの近くにある星
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明日はねこれ面白そうな研究でてますよ 火星で雷が起きたんじゃないかそんな研究結果がなんとネイチャーに掲載されているという
ところになっているので紹介していきたいとおもいます 楽しみにしておいてください
それではまた明日お会いしましょうさよなら
