AIが1億枚のハッブル画像を2.5日でスキャン、1300の宇宙の異常を発見

人工知能システムが、ハッブル宇宙望遠鏡のアーカイブ画像約1億枚をわずか2.5日で精査し、1300の異常な宇宙天体を特定した。そのうち800以上は、これまでいかなる科学論文でも記述されたことがなかった。この成果は、人間の目が見逃したかもしれない異常を探すために、数十年分のハッブルデータをAIでスキャンする手法を開発した研究者らによって報告された。

調査対象は2002年から2022年までの20年間の観測画像である。AIは、典型的な銀河、恒星、星雲とは異なる天体をフラグ付けし、重力レンズの候補や相互作用銀河、その他の珍しい現象を含むものを特定した。天文学者らは、この手法が広大な天文アーカイブにおける新たな天体特徴の発見を劇的に加速させる可能性があると述べている。

これが重要な理由は、ハッブルは30年以上のミッションで数百万枚の画像を生成してきたが、そのうち異常天体について徹底的に調査されたのはごく一部に過ぎないからだ。AIがこれほど大規模なデータセットを3日未満で処理できる能力は、機械学習が科学者が宇宙の干し草の山から針を見つけるのにどのように役立つかを示している。1300の候補には、まったく新しい種類の天体や珍しい進化段階を表すものも含まれている可能性がある。

研究者らは現在、地上望遠鏡や、場合によってはジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡を用いて、最も有望な候補の追跡調査を計画している。また、同じAI手法を、今後のナンシー・グレース・ローマン宇宙望遠鏡からのものなど、他の大規模サーベイにも適用することを目指している。この研究は、既存のデータからこれまで見落とされていた発見を掘り起こす新たな方法を示している。