LLMを用いた天体研究の紹介
ChatGPTなどに使われている言語を理解するモデル、LLM、ラージランゲージモデルというものを使って、天体から飛んできた光を分けて、どんな天体を観測しているのかを明らかにする、そんな研究が出ていましたので、紹介していきたいと思います。
今の最先端の宇宙かけるAIっていう研究、僕が理研NASAで研究していたときにやっていた、AIを使って宇宙を解き明かすっていうところとは、大きく時代が変わってきているので、今最先端でどんなことがやられているのか、こちらについて紹介していきたいと思います。ぜひ最後までお付き合いください。
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1621話目を迎えております。基本的には1話完結でお話ししているので、気になるところからぜひぜひ聞いていただけたらと思いますね。
なんとなんとなんと、今回はスポンサー様ついております。 すごい宇宙話に広告がついております。
やる気が変わりますね。 嘘です嘘です。別にいつもやる気がないわけじゃないんですけど、今回はパナソニックコネクトさんからの
提供でお届けしていく、そんな回となっております。 でね実はこのお話いただいた時に
パナソニックコネクト、やったーってなったんですよ。 なんでかっていうとパナソニックコネクトAI系の取り組みもやってる。
だから今日ちょっとAIかけ宇宙の話にしようかなと思って論文見つけたんですけど、 その僕、AIの
事業応用みたいな、会社で使うみたいなところを推進するチームの横にいたりするんですけど、 それであの来週
3月の28日に書籍、チャットGPTのAPIを使って 仕事よくやろうよみたいな、そんな本出すんですよね。
で、そこで話している時にパナソニックコネクトの話が出てきたことがあって、 おっと思って、しかもそれが今回ポッドキャストにご連絡いただいてというような形になって
非常に嬉しいので、ちょっと詳細はまた後半にお話ししていきますが、 まずはAIを使った宇宙の話ししていきましょう。
今回お話しするのは天体から飛んできた光、この光の動きを チャットGPTなどに使われているモデル
LLM、ラージランゲージモデルを使って分類していきましょうっていう、そういう研究ですね。 お話ししていきたいと思います。
宇宙の話とAIの話、もう僕がめちゃめちゃ好きな話題2つです。 で、僕がそもそも今ねAI使って仕事をするみたいなのをよくやってるんですけど、
そもそもAIに手を出したのは宇宙の研究をやっている時から。 これね、あのポッドキャストでも何度も紹介してきましたけど、
アメリカにNASAに1年間行っていて、その時に参加したアメリカの天文学会。 その天文学会っていうのがあった時に、
日本にはないAI特化の1日があったと。 で、それでそのセッションを聞いて、「わあ、時代はAIだ!」ってなって帰国してから、
AI使い始めて、なんか画像をね、AIに認識させるみたいな、 真相学習ってやつを運用している衛星のデータとかに使って、
こうやってできるんだ、みたいな。 実はその研究を一緒にやっていたというか、メインでやっていたのは後輩だったので、
で、その後輩が実は今、もう1個のポッドキャストですね。 隣のデータ分析屋さんを一緒にやっているタッチャンだったりするんですよ。
そんな感じで、そこでAIやったから、今僕データサイエンスの仕事とかをやっていたりするんで、 宇宙かけるAIが僕の原点にもなってるわけですね。
で、その当時は、AIを使って宇宙のものを見るってなると、 自分でAIのモデルを組んでいって、
で、その自分がやらす、AIに自分がやらせたい仕事に合ったものを、なんていうでしょう、 そういうAIのモデルを作っていくっていう、そういうアプローチをするのが一般的だったんですよ。
光の分類と分析
なんなら、ちょっと前までもそうだし、なんだ、今はそれともう一つの流派が出てきているって感じ。
で、今回の研究では、そのもう一つの流派についてお話しするという感じですね。 で、それ何かっていうと、
ChatGPTみたいに、こうなんかまるで人間科のように動いているAIみたいなのあるじゃないですか。 LLMってやつですね。ラージランゲージモデルってやつです。
これを使って天体の光を分類してあげようっていう研究が今回出てきているんですね。 これものすごく面白くて、このソフトのことを
Star Whisper LCシリーズと言うんですよ。 Star Whisper LC。で、多分これLCっていうのはライトカーブの略なんですね。
ライトカーブ。日本語にすると高度曲線。 天体を観測したときに観測ができるってことは、
その天体から僕たちに対して光が飛んできているってことですよ。 ただ、宇宙空間にある天体っていうのは基本的には夜空を見上げて見える光みたいな感じで、
天でしか見えないですよ。 だから、土星の輪っかとかみたいに、構造まできれいに分かれるっていうのは本当に太陽系の中ぐらいのもので、
それ以外のものは基本的には天でしか見えない。 だから、その天体を観測して得られる情報っていうのは、その天から飛んできた光が
どのタイミングで強くなって、どのタイミングで弱くなるのか、それがどういう時間の変化をしているのかっていうところをベースに、
そういった天体の情報っていうのを整理していくんですね。 例えば、僕がずっと研究をやっていたフレア。
フレアって呼ばれるものは、 星の表面で起こる爆発ですよ。太陽フレアとかもそうですね。
フレアっていう現象は、これはこれで特徴的なこの高度曲線、ライトカーブの変化っていうのを見せて、
バーストモデルって言われるモデルがあるんですよね。何かっていうと、 一瞬でその光が明るくなって、暗くなるときは一瞬じゃなくてゆっくりっていうモデルなんですよ。
こういう光の変動をしている構成、星を見つけたら、これは星からのフレアの光を見ているんだろう、みたいな感じで、
一種経験則みたいな感じでね。今までそういうフレアとかを見たときに、そういう光の動きをしているから、こいつはフレアの光だ、みたいな感じで人間が認識して、
ちょっと計算して、数値とかをいろいろ出していくっていう感じなんですよね。 つまり、星をどういう星なのかっていうのを理解するためには、
星の明るさがどういうふうに変化しているかっていうのを見るのがものすごく大事なんですよ。 そんな中で今回論文として公開されていたのは、その光の変動を
うまくChatGPTみたいなLLMモデル、LLMっていうものですね、ラージランゲージモデルってやつに入れ込んであげて、いい感じに言葉で制御してあげることで、
機械が勝手に分析して、勝手にどんな天体かを分類してくれるっていう、そういうのがどこまでどうやったらできるのか、どうやったら精度が上がるのか、みたいなのを突き詰めた研究ですね。
これね、結構面白くて、イメージは、もう本当今言ったみたいな感じ。
コードの変化するものをあなたに与えますと。与えます、与えます、で、これをこのぐらいの表現で区切って、この細かさで動いているかどうかを確認してください。
そうしたらだいたいそういうのってこういうものですよ、みたいな。で、このタイプっていうのがいくつあるから、このタイプに近かったらこれと答えてください、このタイプに近かったらこれと答えてください、みたいな感じで、
そのAIに対して人間の言葉で命令文を送ってあげて、それでどうやって返ってくるかっていうのを研究して分類してあげると。
そうするとものすごい高い精度でその分類がうまくいくと。 つまり、僕が研究やってた頃にはそれ専用のモデルを作っていっぱい組み合わせてとかってやってたんですけど、
今はAIに聞いたら、ちょっと工夫は必要だけど、かなりの精度で分類をしてくれるというところが研究結果として出ていて、
あ、もうそういう時代に突入したんだ、みたいなのをひしひしと感じる、そんな研究だったんで、これちょっと面白いなぁと思いましたね。
で、なんか単純にこのLLMっていうやつにテキストデータとして処理させるっていう方法もあれば、なんかこう一旦画像に変換して処理する、
イメージとしては、光の変動のグラフみたいなのを画像でボンって渡してあげて、こんな変動してるけどこれなんだと思う?って
AIに聞くみたいな感じ。チャットGPTに聞くみたいな感じですね。とか、得られたその光の変化を音のファイルにして音を分析させる。これも
AIに分析させて、どういう風な天体っぽいのかっていうのを研究させるみたいな。そんな感じでやって、どれもいい感じにできるっていうので、
AIによる天体データの分類
AI詳しい人だったら知ってるワードなんですけど、マルチモーダルAIというか、マルチモーダルなアプローチっていうのができるようになったよっていうのが、今回の研究で指摘されていたポイントなので、
ちょっとね、これ以上喋るとすげー難しいことばっかり喋っちゃいそうなんで、一旦これぐらいにしておいて深掘りして気になる方っていうのは、概要欄にあるソースの方から論文チェックしてみてください。よろしくお願いいたします。
ということで、今回は今、僕たちが日常の中でも使ってる人が結構いると思う、チャットGPTとかのあの対話だけで天体から得たデータっていうのを分類できるような時代になってきたよって、
そんなお話をさせていただきました。ということで、AI好きの方には結構刺さる内容だったんじゃないかなと思います。ということでアフタートーク行きましょう。
はい、いかがでしたでしょうか。なんとなくね、こういう生成AIとかLLMとかチャットGPTって言われるものの仕事をしてるんで、
今回はね、ちょっとね、自分が好きな内容喋りすぎた気がしますね。けど今回これをチョイスしたのは、まあ広告としてパナソニックコネクトさんについていただいたからというところになりますね。
ちょっと会社の紹介をここで入れさせていただきます。 現場から社会を動かし未来へつなぐパナソニックコネクトの紹介です。
パナソニックコネクトは技術革新を通じて多様な現場の課題を解決し、社会課題の解決にも貢献しているB2B企業です。
例えば製造や物流の自動化による人手不足の解消、高速化を認証による空港やオフィスなどの入場効率化、カメラを活用したインフラ支援や災害時の情報管理など、私たちが安心安全にそして幸せに暮らすためのソリューションを提供しています。
ソフトウェア開発からハードウェアの実装まで幅広い領域で活躍できるフィールドがあり、自分の強みを生かしてより良い社会の実現に貢献できるのがパナソニックコネクトです。
ということで素敵なところですね。特に僕がそのパナソニックコネクトを知っていたのはやっぱりAI活用のところなんですよ。
めっちゃ早かったんですよねパンソニックコネクト2023年からその 会社の中の社員が使えるチャット gpt みたいなのを組んでいて
でそこで具体的にその会社社員の人の 効率をどれだけ上げたかみたいな目的地の設定の仕方とかめっちゃ丁寧だったんですよ
でこの何だろう なんかよくあるじゃないですか社員の何万時間を削減しましたみたいな
これの基準が明確でなんかズルしてない感じでわかりやすい会社って意外と少なくて そんななんかこういうのってAI導入したけど効果ってどうやって言ってけ
いいんだろうねーみたいな話とかを会社でするんですよ でその時に
パナソニックコネクトの まとめの記事とかなんかいいプレスリリースの記事とかそういったのを見て
いやこれわかりやすいよねーっていう会話をしたことがあったっていうところですね これだからもっと全然なんか広告についてもらったから良い所してるっていう感じではなくて
本当にいいっていう話をしてたところで今回の話をもらったんで めちゃめちゃ嬉しかったですね
ほらしかもあの今日 3月20日じゃないですかでえっと来週3月28日に僕本出すんですよね
8 マーケティングを ai で超効率化
チャット gpt API のビジネス活用入門というのを後段者から出させてもらうんですけど 今の話をしてたのってその本を一緒に書いている仲間
うちでの話だったりするんですよね だから本当本当にガチでそれを話せたっていう
でなんかこういうパナソニックコネクトがやっているような取り組みっていうのを実際に 僕も会社の中でやっていたりとか僕のあの一緒に本を書いた仲間とかもやっていたり
するっていうところで勝手に親近感もめちゃめちゃ感じているというところになりますね なのであの
良かったですでしかもなんかこれがあるからこそ あじゃあちょっと ai の宇宙の研究の話探してみようかなぁと思って今回の研究見つけられたん
で 最高の
あれですね
エピソードづくりですよね ということでなんかあんま褒めすぎると逆に自然になりそうな気もするんですけど
はいぜひぜひ チェックしてみてください概要欄に会社のリンク貼ってあります
でえっとなんと来週のエピソードでも スポンサーついていただけるということになってるんで来週も ai かける宇宙の話ちょっとして
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欄のリンクをクリックしてみてください 以上現場から社会を動かし未来へつなぐパンソニックコネクトの紹介でした
今回の話も面白いなぁと思ったらお手元のポッドキャストアプリでフォローボタン 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
1月8日に発売しました宇宙話の書籍やっぱり宇宙はすごい sb 新書で出ておりますのでお 近くの本屋さんだったり amazon で購入していただいてネットのレビューだったりいろいろ書いて
くれたら嬉しいなと思っております それではまた明日お会いしましょうさようなら
