1. 佐々木亮の宇宙ばなし
  2. 1976. 生成AIを使って未来の宇..
2026-03-12 14:57

1976. 生成AIを使って未来の宇宙ミッションのデータを再現!?

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BGM:モリグチさん⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ワクワクラジオ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠


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感想

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00:00
生成AIを使って未来の天文研究、ここのデータを新たに作り出す、
そんな研究結果が出てまいりましたので、紹介していきたいと思います。
今や僕たちの生活の中にも入り込んでいる生成AI、
これを使って将来計画している大きなプロジェクトの中で、
撮影したらこういう天文画像が撮れるんだろうな、
これを作って先にシミュレーションしてしまおうという、なんとも理にかなった、
そしてこれは大丈夫なのかっていう、ちょっとした不安も出てくるような、
そんな研究結果を紹介していきたいと思います。
ぜひ最後まで楽しんで聞いてください。
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。
今日のエピソードが1976話目迎えてますね。
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、気になるタイトルから、
ぜひ聞いていただけたら嬉しいなと思っております。
本当に好きなところから聞いてもらえればいいかなと思っているんですけど、
例えば日曜日とかね、
毎週日曜日は日曜特集っていうのをやってます。
そこでは1週間の宇宙ニュースをポッドキャストで紹介したものとか、
そういったのを中心に振り返っているので、
そこを起点にちょっと戻ったり進んだりしてもらいながらすると、
結構楽しく過ごしてというか、
視聴体験を積んでいってもらえるんじゃないかなというところを思っておりますので、
ぜひぜひ楽しんでいただけたらと思います。
よろしくお願いします。
ということで、今日もやってまいりましたスポンサードエピソードでございます。
最近は2週間に1回ぐらいのペースでスポンサードエピソードをお届けさせていただいておりますが、
今回もこちらご紹介させていただけるということで本当にありがたいですね。
オムロンエキスパートエンジニアリング株式会社さん本当にありがとうございます。
最後ご案内させていただきます。
それでは行きましょう。
今回は生成AIを使って未来のミッションをシミュレーションしていこう。
03:00
そんな研究結果を紹介していきたいと思います。
今回の研究はEuclidと呼ばれる世界的にも大規模な宇宙ミッションですね。
これヨーロッパの宇宙機関がイーサですね。
ここが今開発を進めているプロジェクトになっていて、
宇宙を広く観測して、
宇宙の膨張の歴史だったりとか、
宇宙の大規模構造の形成過程、
ダークマター、ダークエネルギー、この辺りの性質を解明しようとしている。
まさに今いろんな観測能力が高まってきた中で、
検討されるにはふさわしい人工衛星のプロジェクトになっています。
こういった新しいミッションというのはこれからもどんどん出てくるわけなんですけど、
その打ち上げる前に、
この観測装置、この望遠鏡がどういう測定結果をもたらしてくれるんだろうか、
みたいなのって、コンピューター上のシミュレーションというか、
想定するデータみたいなのは、ちゃんと検討はするんですね。
検討はするんですけど、やっぱりそれってあくまで、
一定のルールに沿って作られたものになっていて、
どこまでリアルなのかというのは、逆にリアルすぎるというか、
理想的なものばっかりしか見れないんじゃないか、みたいな課題とかもあるわけですよ。
その中で今の時代、何かものを作るってなると、
生成AI、登場してきますよね。
この生成AIの能力を使って、
実際の、今まで既に運用がされているハップル宇宙望遠鏡のデータを使って、
未来のユークリッドと呼ばれるユークリッド望遠鏡の画像を、
生成AIで作ってみようというようなところが、今回論文として出ていて、
面白いなと思ったので紹介しようという感じですね。
ユークリッドは、ダークマター、ダークエネルギーだったりとか、
宇宙の全体の構造とかを把握しようとするミッションだというお話はしましたが、
これをやるためには、重力、暗黒物質とかダークマターってやつですね、
これを通って飛んでくる光の曲がり方、
重力レンズ効果って言うんですけど、
重力を持っている天体というか物が見えなくても存在していると、
光っていうのはまっすぐ飛ばないで、重力によってちょっと経路が曲げられるみたいな、
06:05
これがもう本当にちょっとなんだけど、
だけどそれを細かく観測してあげることで、
ここにこれぐらいダークマターあるだろう、
これぐらい遠くに離れた天体だったら、
宇宙全体の構造ってこうなっているんじゃないかみたいな、
そんなアプローチをして宇宙の解明を進めていこうとするのがこのユークリット望遠鏡なんですよね。
つまり、観測精度ものすごく高い中で、
暗黒物質とかが曲げる星の光の本当に弱い重力レンズ効果、
この曲がり方っていうのをうまく画像として観測データとして取れるのかどうか。
取れた時に本当に私たちは狙っている測定精度っていうのを実現できるのだろうか。
こういったところがポイントになってきて、なるべく早いタイミングでシミュレーションをしておきたいし、
取れる画像っていうのがわかるんだったら、
それの解析アプローチとかも先に作っておきたいんですよね。
運用を成功させるために。
というところで今回は、
ハップル宇宙望遠鏡の高解像度データを使って、
未来の衛星の画像作りをしてみる。
というところで研究家が面白くいったものを召喚が出てきたというような流れです。
どういう風にやったかというと、
これ結構面白くて、
まずハップルが撮った超綺麗な銀河の画像を切り抜いてくると。
銀河だけが映っているような画像にしてたくさんそれを用意するんですよ。
そこにどんどんこの滲みというか、
ノイズみたいな砂嵐みたいなのをちょっとずつちょっとずつかけていって、
どんどんどんどん画像を汚くしていく。
この汚くしていって見えなくなっていく過程というのを
全部AIに学習させるんです。
そうするとその滲み方というのは、
ハップル宇宙望遠鏡、もともと撮っていた人工衛星の特徴をベースに
そのぼやかし方みたいなところを決めていくんですよ。
本当に画像が見えないぐらいぐちゃぐちゃの砂嵐画像まで荒くしていく。
これでハップル宇宙望遠鏡の特徴が
もう詰まりまくったノイジーな砂嵐ばっかりの画像が出来上がると。
ここから画像をさらに元に戻していく過程というのを
次はユークリッド望遠鏡が持っている観測装置の癖、
09:01
光の滲み方みたいなところをベースにだんだん戻していく。
ここにちょっとずつハップルのエッセンスとかも加えながら
そこを戻していくところにちょっと工夫を入れる。
そうするとその過程もAIに学習させると
AIはぐちゃぐちゃの画像の中から
ユークリッドがどうやって画像を見つけていくかという過程まで学習することができるんですね。
ハップルのデータからユークリッドの画像まで
一旦観測装置の特徴を含めた砂嵐をかけまくって
そうするとテレビとかもだんだん見えなくなっていったけど
砂嵐をかけていって画像が全く見えないみたいな形にしても
さっきまで何見てたかわかっているから何となく再現できるみたいな頭の中で
みたいなのがあるじゃないですか。
あれと同じようなことを天文のデータでやってあげたと。
そこに生成AIのベースになっている拡散モデルみたいなところ
これを使ったらめちゃめちゃうまくいったと。
真っ白のデータからちょっとずつこのユークリッドの画像を作り上げることができて
その見た目というのはもともとシミュレーションとかで想定していたものと合致すると。
つまりここから測定の癖みたいなところを先に構成することができて
今後の宇宙開発というところがよりスピーディーに動いていく。
これは今生成AIが話題になって技術が進化してきたからこそできるアプローチになっているなと思っているので
ここは注目してもらいたいポイントだなと思っております。
どこがどういう風に繋がるかわからないですね。
ということで今回は以上にしていきましょう。
いやーこれおもろいですね。
僕はやっぱりAIかけ宇宙の研究はマジで好きだな。
はい、ということでここでオムロンエキスパートエンジニアリングからのお知らせです。
オムロンエキスパートエンジニアリングはオムロングルーヴの強みを生かし
プロフェッショナリティの高いエンジニア社員を派遣している会社です。
特にエンジニアの教育と育成には力を入れており
日々進化する技術や開発現場で求められることに対し
エンジニアが継続的に活躍できるよう丁寧な研修制度も用意されています。
企業のビジョンは生涯エンジニア。
エンジニアという職業で生涯元気で活躍し続けたいあなたを全面でサポートし
伴奏してくれるのがオムロンエキスパートエンジニアリングです。
ということでありがとうございます。
連続で番組のサポートをいただいて非常に助かります。
12:03
いろんな会社の特徴を説明してもらっているんですけど
僕は最近改めて実感するのは教育制度のところですね。
自分たちでエンジニアとしてパワーをつけるために教育をしっかりサポートしますよみたいな
これが自分で勉強ができるみたいなところになっていくんですけど
最近AIがめちゃめちゃ発達してきて
あらゆる情報をめちゃめちゃスピーディーに取れるようになったじゃないですか
今日先生やる紹介もしましたけど
そうなった時により本質的に問題ってどうなんだろうみたいな
この現象ってどうやって起きてるんだろうみたいな
しっかりと学術的に解明されたこととか
学術的にこう考えられている
本ではこうまとまっているみたいなところが
実はめちゃめちゃ役立つんじゃないかなと思って
僕もなんかあえて本からインプットするみたいな時間ってたまにあるんですよね
ネットにいっぱい情報が転がってるけど
AIがいっぱい引っ張ってきてくれるけど
体系だってまとめられてる
そしてそれが世の中のある種普遍の真理みたいなものが書かれているの
学術系とかそうですよね
っていうのがあると
あ、なるほどな、みたいな
世の中の仕組みってこうなってるのかっていうのを正確につかめるみたいな
で、これを書籍購入補助とか
そういうのがサポートしてもらえるっていう会社の環境が揃ってるというのは聞いたんですけど
めちゃめちゃいいなと思いましたね
オムロエキスパートエンジニアリングは
エンジニアが生涯にわたり開発現場の最前線で活躍し続けることができる
生涯エンジニアを体現できる会社です
エンジニアとしてのキャリア形成はもちろん
生涯エンジニアとして活躍できるフィールドと成長機会が豊富にあります
気になる方は概要欄のリンクからぜひチェックしてみてください
以上、オムロエキスパートエンジニアリングからのお知らせでした
はい、本当にありがとうございます
ということで、じゃあ今日は以上にしていきましょう
もうたくさん喋っちゃったんで
番組のチャンネルの登録と評価、星5付けといていただけると嬉しいです
よろしくお願いします
それではまた明日お会いしましょう
さよなら
14:57

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