Chapter 1: How can AI models be applied to astronomical images?
天文画像は普通の画像に比べて一癖も二癖もあるそんな画像なんですがこれに対して今世の中で話題のAIのモデルこれがどれだけ使えるのかこの点について深掘りした研究っていうのがなんとしっかりとした論文として出ておりました今回はAIが天文学で使えるのか
特に画像診断で使えるのか、そんな研究になっております。ぜひ最後までお付き合いください。それでは行きましょう。
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でエピソードが1933話目迎えております基本的には1話完結でお話ししているので気になるトピックからぜひぜひ聞いてみてくださいよろしくお願いします
はいということでなんと今日のエピソードはですね提供がついております 概要欄見たらねもしかしたらわかるかもしれませんがオムロンエキスパートエンジニアリング株式会社がですね今回は提供についていただいて番組をお届けしていくというような形になっておりますこう
最後の方でお届けしているアフタートークの部分でですね、会社のご紹介とかもいろいろさせていただくので、ぜひぜひ最後まで楽しんで聞いてもらえたら嬉しいなと思っております。よろしくお願いします。はい、ということでじゃあ早速本題に入っていきましょうか。
はいということで今回お話しするのは普通の写真とは一癖も二癖も違う天文画像っていうのがAIに向いているのかどうかこのあたりについてお話ししていきたいと思います。
ということで、今回はエンジニアリングの会社が関わっているというのも含めて、僕もAIのバックグラウンドがあるので、AI×宇宙の部分のお話をしていきたいと思います。
どうでしょうあなたの生活の中でもAI使ってるっていう場面結構増えてきたんじゃないですか普通になんかGoogleで検索するみたいなGoogleみたいな感じよりもAIに質問して自分の知りたいことを知るっていうような体験みたいなのをだんだん踏みやすくなっているっていうのがあるのかなと思ってます
そんな中でこれ聞きなじみあるかな基盤モデルファンデーションモデルって呼ばれるものがあって世の中の大量の膨大な自然な画像っていうんですかねこの車だったり犬だったり人とか風景だったりとかそういったものですねこういうのを使って作られたAIの画像モデルの基盤モデルって感じですね
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Chapter 2: What challenges do astronomical images present for AI models?
だからあらゆる画像を学習した超ベテラン画像の鑑定士みたいな感じになってるとでも犬の写真とかいっぱい見れるから判断できるし車とかもわかる人もわかるなんなら人物女性男性とかそういうのもわかってきたりするみたいな感じなんですよね
で、そんなAIのファンデーションモデルっていうのがある中で、このファンデーションモデルっていうのを天文の画像に使えるのかなみたいな。
ていたようなそういうので学習された ai が 天文のデータに使えるのかなぁみたいなけどあの課題感みたいなのは結構あるんですよね 天文でめちゃめちゃたくさん画像を取得したのにその画像の中からまあこう
面白いデータっていうのをうまく抽出できないみたいなその理由っていうのが例えば今回もうまくいくかいかないか仮説を持って取り組まれた研究なんですけど
普通の画像に比べて天文の画像って例えば宇宙の写真パーって撮ったら基本真っ暗じゃないですか。夜空の写真パーって撮っても夜空の中で星が写ってるのなんて、例えば全体が真っ黒だったらほんの一部とかで非常にスパースな、素な、
データなわけですよね基本ほとんど真っ黒みたいなしかもたまにノイズがめっちゃ入っていたりとか地球で撮る写真と見た目のルールが全然違うみたいなところがポイントになってくるだからいろんな画像を見たモデルが砂嵐ザーザーみたいな写真の中から宇宙的な特徴を見破ることができるのかっていうような検証を行ってあげたんですね
そういうAIのモデルって結構いろんな種類あるからいろんなモデル試してみましょう天文の画像に当ててみましょうどれがどんな仕事に強いのか研究の場でどういう使い方ができるのか試してみましょうっていうような研究が行われましたおもろいですねこれ
これねアストロノミー&アストロフィジックスA&Aっていうところの非常にレベルの高い論文誌に掲載されたものになってるんで内容のクオリティというかっていうのはもうマジで安心してください
なんか変な末端研究者みたいな人がワーってやってとか変なエンジニアリングやってる人がなんか試してみたことを偉そうに喋ってるって感じじゃなくて研究者が書いて研究者のレビューがしっかり入って高い審査の基準をクリアしたそんな感じのものですね
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Chapter 3: What is the significance of foundation models in astronomy?
ああいう銀河の写真の形がくっきり見えているものを分類するようなタスクっていうのを試させたところですねこれはめっちゃうまくいくと基盤モデルやっぱ強いです
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
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
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
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
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
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
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
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
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Chapter 4: How do different AI models perform with astronomical data?
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
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 というところで、
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
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
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
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
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
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。
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