なぜ人工知能は宇宙の謎を解く鍵となるのでしょうか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

何千年もの間、人類は宇宙に対して大きな好奇心を抱いてきました。空を見上げると、宇宙の広大さに驚嘆せずにはいられません。そこには、人々が探検し発見する必要があるものがたくさんあります。宇宙はとても広大で美しいです。宇宙学者や天体物理学者は宇宙の謎を解明するために全力を尽くしています。

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人間の好奇心は未知のものから生まれます。衛星は毎年数百メガバイトの情報を送信しており、チリで建設中の望遠鏡は毎晩15メガバイトの宇宙写真を生成する予定だ。現代の望遠鏡は広い範囲をスキャンし、長距離をカバーしますが、それだけでは十分ではありません。宇宙は広大すぎるため、現在のカバー範囲は理想的ではありません。

技術が限られており、大型宇宙船やより優れた機器を購入するための予算も不十分な状態で、宇宙探査という目標を達成するにはどうすればよいでしょうか。人工知能はこの問題を解決できるでしょうか。はい、人工知能は暗い宇宙の中の星のようなもので、複雑な問題を解決し、宇宙の謎を克服するための優れたソリューションとなる可能性があります。

データサイエンス、探索的データ分析、コンピュータービジョンなどの分野における人工知能の進歩により、私たちは想像を超える成果を達成しました。

私たちが望遠鏡を通して会話を始めた頃から、人工知能は、特に強力な画像処理能力を持つコンピュータービジョンやディープニューラルネットワークの分野で、遠距離の画像鮮明度の問題に対する優れた解決策となってきました。これらの開発に基づいて、鮮明な画像を多数作成し、これらのぼやけた画像を再構築してより多くのコピーを作成する方法を特定し、これらのニューラル ネットワークが生成する非常に効果的な画像の真陽性率と偽陽性率を決定することもできます。

この技術を重力レンズの探索に適用するのは極めて簡単です。まず、科学者たちは、重力レンズがどのようなものかを示す偽の画像600万枚を生成し、ニューラルネットワークをトレーニングするためのデータセットを作成した。次に、データをニューラル ネットワークに入力し、ゆっくりと認識させます。いくつかの調整を加えると、すぐに重力レンズを識別できるプログラムが完成しました。

コンピュータシミュレーションを使用して解釈し、デジタル化し、宇宙の何十億もの物体を表す明確な図を考案することは、科学者が長い間実験してきた概念的かつ理論的な哲学でしたが、ほとんど進歩がありませんでした。人工知能は明らかにこれを変えました。これは、Deep Density Displacement Model (D³M) と呼ばれるディープ ニューラル ネットワーク アーキテクチャを開発した研究者のおかげです。

D³M は、摂動論 (ゼルドビッチ近似) に基づく解析近似を入力として使用し、一連の事前条件付き数値シミュレーションから学習して、宇宙の非線形大規模構造を予測します。広範囲にわたる分析により、非線形システムにおける宇宙構造の予測において、D³M は一般的に使用されている高速近似シミュレーション法である 2 次摂動論 (2LPT) よりも優れていることが示されています。 D³M は、トレーニング データをはるかに超えて正確に外挿し、大幅に異なる宇宙論的パラメータで形成される構造を予測することもできます。

このモデルの構築は、天体物理学者や特殊設計者にとって奇跡です。その精度と応答性は開発者の想像をはるかに超えるものでした。 D³M によって生成されるシミュレーションは非常に正確で、宇宙全体を 3 次元でシミュレートすることさえ可能です。

AI の進歩は、望遠鏡を使用して画像を分割したり、宇宙全体をシミュレートしたりすることに限定されません。宇宙飛行士にとって、宇宙で生き延びたり、月へ旅行したり、その他の宇宙探検をしたりするのは困難です。人工知能には、人工知能パトロールやロボット機器を使用するという解決策もあります。

高度な現代の AI ロボット探査車は、宇宙空間における天文学者の役割に取って代わることができます。火星探査車は、高度な AI システムを衛星、ロボット探査車、宇宙船に接続することで、私たちの想像をはるかに超えるメリットがもたらされることを示す一例です。

火星探査車のインテリジェントなデータ転送ソフトウェアは、人為的なスケジュールミスを排除し、貴重なデータの損失を防ぎ、隣の惑星から得られるデータの量を増やします。同じ技術は、人間の監視を最小限に抑えて太陽系を探索する長期ミッションにも使用できる可能性がある。

人工知能技術を搭載したロボットは、全体としてより多くのコンテンツを含んでいます。立ち入り禁止区域に進出するロボットから自律型宇宙船、群知能まで、宇宙における人工知能の利用は今や広く普及している。衛星画像の分析、大規模な星座の管理、さらには太陽系外惑星の探索も、AI の使用によって容易になりました。

最後に議論されるトピックは、おそらく最も重要かつ特別な発見となるであろう人工知能分野における主要な新開発です。この概念は、宇宙の最も重要な構造、設計、能力について私たちに教えてくれます。新しい AI「ダーク シミュレーター」を歓迎します。

何世代にもわたって科学者を困惑させ、当惑させてきた概念があります。それは、暗黒物質の理論です。それを理解することで、宇宙全体の構造の秘密が明らかになるだけでなく、暗黒物質や暗黒エネルギーに関する詳細な研究とブレークスルーを通じて、現代物理学の概念の仮説や複雑な区別にも答えが得られるかもしれません。ダークシミュレーター AI は天体物理学者の課題を解決するための最良のツールとなる可能性があります。

「かつてはスーパーコンピューターを使って巨大なデータベースを構築するのに3年かかっていましたが、今ではノートパソコンでわずか数秒で作成できます」と筆頭著者の西道氏は語った。「データサイエンスの可能性は大きいと思います。この結果を使えば、現代物理学最大の謎であるダークエネルギーの秘密の解明に近づくことができるかもしれません。私たちが開発した方法は、自然科学や社会科学など他の分野でも役立つと思います。」

ダークシミュレーターは既存のデータから学習して複数の仮想宇宙を作成し、これらの仮想宇宙から繰り返し継続的に学習します。完成したツールを実際の調査でさらにテストした結果、ハイパー・シュプリーム・カム調査における弱い重力レンズ効果や、スローン・デジタル・スカイ・サーベイで記録された3次元の銀河分布パターンを、数秒以内に2～3%の精度で予測することに成功しました。対照的に、AI なしのスーパーコンピューターだけでシミュレーションを実行すると、数日かかります。

さまざまな AI ツールや技術を活用して広大な宇宙を解明できる可能性は大いにあります。遠い将来、宇宙の謎、パラドックス、秘密が一つずつ明らかになり、私たちはさまざまな謎を明確に理解するか、少なくとも宇宙の永遠性を探求し、テストし、思い描くための簡単な方法を手に入れるでしょう。

グラフィックス処理装置と自動化機械化の急速かつ継続的な発展、そして GAN などのディープラーニング アルゴリズムの進化により、人類が世界がどのように創造されたかを明確に理解する日もそう遠くないかもしれません。これらすべての興味深く興味深い考えは、イーロン・マスクのこの引用を読むとさらに高まります。

マスク氏はこう語った。「人工知能（狭義のAIという意味ではない）の進歩のペースは信じられないほど速い。ディープマインドのようなチームと直接接触しない限り、その速さは想像もつかない。指数関数的な成長に近い。5年、遅くとも10年以内に極めて危険なことが起こるだろう。」

好奇心が強く、神秘的で、奇妙なこの作品は、人間と宇宙の物語に対する優れた注釈です。