欧州宇宙機関(ESA)の2人の研究員が人工知能(AI)を駆使し、米航空宇宙局(NASA)のハッブル宇宙望遠鏡がこの30年間にわたり170万回以上撮影した写真を保管しておいたデータ倉庫から、これまで見られなかった奇妙な形の天体を大量に発見した。
研究チームが昨年末、国際学術誌「天文学と天体物理学」に発表した研究論文によると、AIは一辺の長さが数十画素に過ぎない約1億個のイメージのかけらから、たった2日半で特異な形の天体1300個以上を識別した。このうち800個余りはこれまで記録されたことがない。
分析の結果、研究チームはほとんどの天体は併合中であるか相互作用している銀河であり、非常に特異な形や、星とガスで構成された長く垂れ下がった帯の形をしていると明らかにした。
また、前方の銀河の重力による影響で光が丸く曲がった銀河、巨大な星の群れを持つ銀河、ガスが「触手」のように伸びているクラゲの形の銀河、そしてハンバーガーや蝶の形を連想させる原始惑星円盤の側面の姿もあった。
今回の発見はデビッド・オライオン研究員とパブロ・ゴメス研究員が開発したAIツール「アノマリーマッチ(AnomalyMatch)」のおかげで可能になった。彼らは、人の脳が視覚情報を処理する方式に倣い、データからパターンを認識するようにAIを訓練させた。
■AIがまず判別、科学者が最終的に分析
天文学者は専門知識と長年の経験を通じて天体写真で意味のあるパターンを識別するのに卓越した能力を備えている。しかし、膨大な観測データをいちいち検討することは現実的に不可能だ。市民科学者たちの助けを借りても、その範囲は限られている。
今回の研究は、科学者とAIが協力し、全体のデータセットから特異な天体物理学現象を探索したという点で、その限界を越えた最初の事例といえる。アルゴリズムが有力な候補を選び出せば、研究チームが最も高い点数を受けた天体を手動で分析する方法で行われた。ゴメス研究員は「今回の発見はAIがデータ倉庫の科学的価値をどのように向上させることができるかを示している」と話した。
*論文情報
Identifying astrophysical anomalies in 99.6 million source cutouts from the Hubble legacy archive using AnomalyMatch
https://doi.org/10.1051/0004-6361/202555512