最近の主要なニュース記事では、AIが科学的発見のプロセスを支援する能力があることを宣伝している。そのほとんどは、完全な効果を見るには数年から数十年かかるだろうと予測していた。しかし、ノースウェスタン大学などの研究者たちによって開発された新しいAIシステムは、既に自律的に超新星を検出し、分類することが出来る性能を有しているという。

このAI、より正確には機械学習アルゴリズムだが、これも主流メディアではAIと混同されることが多い。UTは、このソフトウェアがどこにでもいる韓国のボーイズバンドにちなんで名付けられたかどうかは確認できなかった。しかし、彼らの仕事の性質がまったく異なることを考えると、それは無理があるように思える。

BTSbotの仕事は単純で、膨大なデータベースを這い回り、以前にはなかった明るい点を探すことだ。これらの明るい点は、あらゆる天文現象の中で最も幻想的なもののひとつである超新星を表している。そして通常、それを見つけるのは手作業による至難の業だ。

BTSbotの開発者は、ノースウェスタン大学ワインバーグ・カレッジ・オブ・アーツ・アンド・サイエンスの主任科学者で物理学と天文学の教授であるAdam Millerと、カリフォルニア工科大学の天文学者であるChristoffer Fremlingで、過去6年間にZwicky Transient Facility（ZTF）や他の専門的な超新星ハンターが収集したデータを、人間が手作業でチェックするのに2,000時間以上を費やしたと見積もっている。

これは丸1年分以上の労力であり、もっと生産的な（言うまでもなくもっとエキサイティングな）使い方ができるはずだ。特に、たったひとつの明るい光点を探して夜空の画像を延々とスクロールすることに何百時間もさらされている大学院生にとっては、間違いなくそうだろう。

幸いなことに、BTSbotは退屈しないので、そのような探索をするのに適している。しかし、BTSbotはすでに超新星探索のコミュニティで使われている自動化されたインフラに統合することもできる。BTSbotが発見したSN2023tykと呼ばれる超新星は、従来の手作業による探索でもすでに発見されていた。

ZTFが最初にSN2023tykを検出したのは10月3日で、その間にBTSbotがリアルタイムでデータを収集・分析した。10月5日、アルゴリズムは何かを発見したと発表したが、次に行ったことは、現代の科学研究にとって統合がいかに重要であるかを示している。

ただちに親オペレーターに結果を提示するのではなく、超新星の存在を確認し、それに関する追加のスペクトルデータを得ようとしたのだ。そのために、パロマー天文台のロボット望遠鏡SEDマシンの助けを借りた。SEDマシンからさらにデータを収集した後、BTSbotはその新しいデータを、フレムリング博士がカリフォルニア工科大学で開発したSNIascoreという別の自動プログラムに渡した。

SNIascoreの専門は、爆発がどのような種類の超新星であったかを判定することである。ZTFとパロマーから提供されたスペクトルを分析し、他のタイプの超新星の既知の値と比較する。統計的にはそれほどトリッキーな作業ではないが、その前に行われた自動化されたキャプチャと解析のステップと合わせると、やはり印象的なプロセスである。

この共同作業の結果、SN2023tykは連星が完全に爆発したときに起こるIa型超新星であることが判明した。Miller博士と彼の同僚は、数日後の10月7日にこの発見を発表し、BTSbotのスピードと正確さに満足した。

確かに、自動化されたAI支援天文学はまだ日が浅い。しかし、意欲的な学生や十分な経験を積んだ教授から丸1年を節約することは、価値ある目標のように思える。BTSbotが天文学コミュニティにさらに溶け込むのは時間の問題だ。そして、データ入力が増えれば、何が見つかるか誰にもわからない。

この記事は、ANDY TOMASWICK氏によって執筆され、Universe Todayに掲載されたものを、クリエイティブ・コモンズ・ライセンス（表示4.0 国際）に則り、翻訳・転載したものです。元記事はこちらからお読み頂けます。