お知らせ
機械学習で天文学 -AI が観測データを解析する時代に-
本学大学院理工学研究科修士二年 堂込天太、理工学域理学系教授 高桑繁久、九州共立大学経済学部 教授 島尻芳人らを中心とする研究チームは、国立天文台野辺山 45 m 電波望遠鏡およびハーシェル宇宙望遠鏡の観測データの関係を機械学習を用いて計算機に学習させることにより、45 m鏡の観測データからハーシェルの観測データを予言する手法を確立したとして、２月１７日に、記者発表を行いました。
これは、観測データが不足している場合でも、AIによるパターン学習を用いることにより不足したデータを再構できる可能性を示しています。
機械学習は人工知能 (Artificial Intelligence: AI)の基幹機能の一つです。本研究は、必要なデータが不足していて従来は議論が不可能な場合でも、機械学習の手法を用いることにより、天体の性質を議論できる可能性を表しています。AIが天体観測のデータを解析し、天体の姿を明らかにしていく未来がすぐそこまで迫っています。
本成果は２月１０日付けでアメリカの天文学の専門雑誌「Astrophysical Journal」に掲載されました。
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| 記者発表にて研究成果を説明する堂込さん | 記者からの質疑応答に発言する島尻教授 |
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| 写真左より 高桑教授 堂込さん 島尻教授 |
【掲載誌】Astrophysical Journal
【タイトル】Predicting Dust Temperature from Molecular Line Data Using Machine Learning
【著者】Tenta Dougome, Yoshito Shimajiri, Kazuya Saigo, Sanemichi Takahashi, Miyu Kido, Shu Ishibashi, & Shigehisa Takakuwa,