オックスフォード大学の研究者らが、「宇宙の干し草の山の中の針」を発見するのに役立つ AI ツールを開発した。

AIはあらゆるところに浸透し、圧倒的な存在感を放ち、多くの人がAIの話にうんざりしているでしょう。しかし、宇宙の理解を深めるなど、AIが真に変化をもたらす分野を認識し続けることも重要です。

英国で最も尊敬される学術機関の一つ、オックスフォード大学でまさにそれが起こっています。同大学の研究者たちが開発した新しいツールは、研究に携わる科学者の作業負荷を大幅に軽減しながら、「宇宙の干し草の山から針を見つける」ことを可能にしています。

具体的には、AI を活用したツールが発表されました。このツールは、通常は手作業でふるいにかけると何時間もかかる 1 日あたりの数百の信号を効率的に調べる方法を提供することで、天文学者が超新星を発見するのを支援しています。

代わりに、AI の力を活用するこの新しいアプローチでは、作業負荷における人的側面を 85% も削減しながら、優れた精度記録を維持し、科学者が時間と頭脳をより有効に活用できるようにします。

オックスフォード大学から、その仕組みについて少し説明します。

「仮想研究アシスタント（VRA）」と呼ばれるこの新しいツールは、自動化されたボットの集合体であり、人間の意思決定プロセスを模倣し、アラートを実際の銀河系外爆発である可能性に基づいてランク付けします。膨大なトレーニングデータとスーパーコンピューターを必要とする多くのAI自動化アプローチとは異なり、VRAはより無駄のないアプローチを採用しています。大量のデータを必要とするディープラーニング手法ではなく、このシステムは、データの特定の側面からパターンを探す決定木に基づく小規模なアルゴリズムを使用します。これにより、科学者は専門知識をモデルに直接注入し、アルゴリズムが探すべき主要な特徴へと導くことができます。」

VRA を使用する科学者にとって明らかな時間節約の側面以外に重要なポイントの 1 つは、VRA が LLM のように大量のデータセットや、同様に大量の計算能力とエネルギーを使用して構築されていないことです。

代わりに、わずか 15,000 個の例とラップトップ 1 台を使用して、VRA で使用されるアルゴリズムをトレーニングすることが可能になりました。

同じ空域が再スキャンされるたびに信号の評価は更新され続け、最も可能性の高い肯定的な信号だけが最終検証のために天文学者に渡される。

使用開始から 1 年で、30,000 件を超えるアラートを処理し、見逃した実際のアラートは 0.08% 未満でした。

2026 年に始まる新たな調査では、一晩あたり最大 1,000 万件のアラートが生成されますが、人間の作業負荷を 85% 削減できる AI ツールの存在は、まさに適切なタイミングで現れたと言えるでしょう。

科学的な部分を理解しているふりはしませんが、これはAIがもたらすメリットを如実に物語っています。適切な専門知識を持つ人間が最終的な承認権を持つのは変わりませんが、適切に訓練されたAIは膨大な量のデータをより速く処理し、人間の最終作業をより効率的に行うことができます。

AIは、ChatGPTにレシピの作成を手伝ってもらったり、宿題を調べてもらったりするだけではありません。適切な使い方をすれば、AIは私たちを取り巻く宇宙への理解を根本から変えるような、驚異的な働きをすることができます。

リチャード・ディバインは、10年以上の経験を持つWindows Centralの編集長です。元プロジェクトマネージャーであり、長年のテクノロジー愛好家でもある彼は、2011年にMobile Nationsに入社し、Windows Centralに加え、Android CentralやiMoreでも活躍しています。現在は、このサイトであらゆる種類のPCハードウェアとレビューの取材を担当しています。Mastodonでは、mstdn.social/@richdevine でフォローできます。