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佐々木亮

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佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

光学銀河、目に見えるような綺麗な銀河の画像だと基盤モデルの特徴量を使うだけで自分で銀河の画像を1000万枚、1万枚用意しましたみたいなところからAIのモデルを作るよりもこの基盤モデルそのまま流用した方が基本的には良いケースが多いと

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

最大でその精度っていうのが15%以上良くなるみたいなところが出てきたりとかあとはその研究今回のこの論文進めていく上でなんかこういろんなパターンの画像を与えるんですね

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

いろんなパターンの画像を与えながら半分ぐらいのデータにこれは銀河だよって教えてあげてAIのモデルをチューニングするっていう方法だったりそれを30%ぐらいしかラベリングしてあげないとか10%ぐらいしかラベリングしてあげないとかっていうような与える情報を減らして減らして減らしていったときにモデルがどれぐらいその減らしに耐えうるかみたいなところを

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

実は銀河の写真の分類だけに関して言えば10%ぐらいしか情報は教えてあげなくてもうまくAIがその検知っていうところに対応できたというようなのが今回見えてきた特徴ですね逆になんかその電波の波形みたいな電波の情報だけを見て分類をさせようとしたところこの分類はかなり苦戦するというような結果も出ていて

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

与えるデータとデータの下処理の方法とみたいなところで結構大きく性能が変わってきそう

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

なんかこうこれをどうだろうななんか例え話でうまくまとめようと思うと例えばこの基盤モデルってやつがいわゆるなんかこうめっちゃ優秀な料理人みたいな画像鑑定士とかって最初言ったけど例えば料理人だとして読み込んでいくその分類させたい画像とかの情報っていうのがごちゃごちゃしてるっていうのは

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

材料がそもそも悪いみたいな料理をしようと思ったけど材料が悪い泥だらけ切ってもいないみたいなしかも何を作ってほしいっていうリクエストも曖昧お任せでいいっすって言ったらなんかごちゃごちゃの画像ごちゃごちゃの素材に対してごちゃごちゃなわけのわからないリクエストだけで何かを作ろうとするっていくらすごい料理人でも難しかったりするじゃないですか

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

けど下処理しっかりしてある材料が置いてあってすいませんこれでカレー作ってくださいみたいなこれでパイリア作ってくださいみたいなこと言ったら優秀な料理人なのでそれがしっかりできるみたいなところで基盤モデルって呼ばれるARモデルってめちゃめちゃ優秀なんだけどこれにどういう素材を与えるかっていうので性能がかなり変わってくる

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

逆にそれをしっかり適切にできれば天文学の中でもすでにあるAIのモデルっていうのが横流しして使えるかもしれないっていう結構面白い特徴が出てきたよっていうのが今回の研究ですねぜひぜひこのあたりソースも置いてありますので論文チェックしてみてくださいよろしくお願いしますじゃあアフタートークいきましょう

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

冒頭でもお話ししましたが実は今回のエピソードはオムロンエキスパートエンジニアリング株式会社様からのご提供でお送りさせていただいておりました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プ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

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

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素敵ですね

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

というところで、

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

僕自身もデータサイエンティストっていうバックグラウンドがあって最近はちょっとマネジメントの仕事に移っていったりしてるんですけどデータサイエンティストのバックグラウンドがあってその開発とかも一定してポッドキャストをそれこそ例えば文字起こししてちょっとしたブログにしてとかあとは僕のそもそも個人ホームページとかも自分で開発してたりするんですよね

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

そうっていうような感じでエンジニアリングの素養っていうのはつけておくと結構得する部分とか結構あるんですよ

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

で僕自身は研究を通してそういう開発のスキルみたいなのを身につけていきましたけど独学ってやっぱしんどいんでなんか仕事しながらというか仕事がまさにそれになっててしかもその成長機会を与えてくれるみたいな会社で働くのはめっちゃ面白そうだなと個人的には思ってるしなんか結構人生の中でのいい部分っていうのが

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

ありそう僕はエンジニアリングは相当僕の人生を豊かにしてくれたものだと思ってるんではいいいこの紹介がいい出会いになったらいいなと思います

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

はいオムロン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験できる会社ですエンジニアとしてキャリアを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ンエキスパートエンジニアリングからのお知らせでした

佐々木亮の宇宙ばなし
1933. 基盤モデルを天文画像にどう使えるのか?汎用AIも近いのかもしれないが研究者に扱えるのか

こういった形で宇宙話ではご提供いただいたエピソードとかもどんどん作っていきますので、たくさん聞いてくれたら嬉しいです。今回の話も面白いなと思ったらお手元のポッドキャストアプリでフォローボタンの近くにある星マークこちらでレビューいただけたら嬉しいです。それではまた明日お会いしましょう。さよなら。

佐々木亮の宇宙ばなし
1932. 国立天文台から遅れた2025年振り返りまとめがリリースされてた

2025年の研究を振り返った国立天文台の記事がめちゃめちゃ面白かったので今回は去年1年を国立天文台目線で振り返っていくそんな回に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それでは行きましょう音楽

佐々木亮の宇宙ばなし
1932. 国立天文台から遅れた2025年振り返りまとめがリリースされてた

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1932話目ですね基本的には一応完結でお話ししてます気になるトピックからぜひ聞いてみてください