天文学者は人工知能を使って宇宙の実際の形を明らかにする

日本の天文学者たちは、銀河の形状のランダムな変化によって生じる天文データの「ノイズ」を除去する新しい人工知能（AI）技術を開発した。スーパーコンピューターシミュレーションによって作成された大規模なシミュレーションデータで広範囲にわたるトレーニングとテストを行った後、研究チームはこの新しいツールを日本のすばる望遠鏡の実際のデータに適用し、この方法を使用して導き出された質量分布が現在受け入れられている宇宙のモデルと一致することを発見しました。これは、現在および計画中の天文調査からのビッグデータを分析するための強力な新しいツールです。

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広域調査データは、重力レンズ効果のパターンを測定することで、宇宙の大規模構造を研究するために使用できます。重力レンズ効果では、前景の物体 (銀河団など) の重力によって、背景の物体 (より遠くの銀河など) の画像が歪むことがあります。重力レンズ効果のいくつかの例は、「ホルスの目」現象のように明白です。主に謎の「暗黒」物質で構成された大規模構造は、遠方の銀河の形を歪める可能性もあるが、予想されるレンズ効果は微妙なものだ。前景の暗黒物質の分布マップを作成するには、ある領域内の多数の銀河を平均化する必要があります。

しかし、多数の銀河の画像を観察するこの技術には問題があります。一部の銀河は少し奇妙に見えるのです。重力レンズ効果によって歪んだ銀河の画像と本当に歪んだ銀河を区別することは困難です。これは「形状ノイズ」と呼ばれ、宇宙の大規模構造を研究する際の制限要因の 1 つです。

「形状ノイズ」を補正するために、日本の天文学者チームはまず、世界最強の天文学専用スーパーコンピュータである ATRUI II を使用して、すばる望遠鏡の実際のデータに基づいて 25,000 個のシミュレートされた銀河のカタログを生成しました。次に、これらの完全に既知の人工データセットにリアリズムノイズを追加し、シミュレーションデータからレンズ暗黒物質を統計的に抽出するように AI をトレーニングしました。

一度トレーニングを受けると、AI はこれまで観察できなかった細かい詳細を復元できるようになり、宇宙の暗黒物質に関する理解を深めるのに役立ちます。次に、この AI を 21 平方度の空をカバーする実際のデータに適用したところ、チームは前景の質量の分布が標準的な宇宙論モデルと一致していることを発見しました。

この研究は、観察、シミュレーション、人工知能データ分析など、さまざまな種類の研究を組み合わせることの利点を示しています。チームを率いた白崎正人氏は、「ビッグデータの時代においては、従来の分野の境界を越え、あらゆるツールを活用してデータを理解する必要が出てきます。これが実現できれば、天文学やその他の科学の新たな分野が開拓されるでしょう。