天文学者は、遠方の世界を観測するための新しい理論を思いつきます– TBEN

機械学習モデルは、反復的なタスクをより迅速に実行するか、人間の知識を視野に入れるのに役立つ体系的な洞察を提供することによって、人間のプロセスをますます強化します。 カリフォルニア大学バークレー校の天文学者は、重力マイクロレンズ法のイベントをモデル化した後に両方が発生し、現象の新しい統一理論につながったことに驚いていました。

重力レンズ効果は、遠くの星や他の恒星のオブジェクトからの光が、オブジェクトと観測者の間に直接ある近くのオブジェクトの周りで曲がり、上部のオブジェクトの明るいが歪んだビューを一時的に与えるときに発生します。 さらに遠く。 光がどのように曲がるか(そして遠くの物体について私たちが知っていること)に応じて、光が曲がる星、惑星、またはシステムについて多くを学ぶこともできます。

たとえば、明るさの瞬間的なスパイクは、惑星体が視線を通過していることを示唆しており、何らかの理由で「縮退」と呼ばれるこのタイプの異常は、何千もの太陽系外惑星を見つけるために使用されています。

それらの観測の限界のために、それらの質量のような一握りの基本を超えてこれらのイベントとオブジェクトを定量化することは困難です。 そして、退化は一般に2つの可能性に分類されると考えられています。 または 特定のシステムで。 あいまいさは、他の方法で惑星が小さすぎて観測された歪みのスケールを引き起こすことができないことを私たちが知っているという事実など、他の観測されたデータと一致することがよくあります。

カリフォルニア大学バークレー校の大学院生であるKemingZhangは、これらのレンズイベントをすばやく分析して分類する方法を探していました。 彼と彼の同僚は、既知の原因とパターンを持つ既知の重力マイクロレンズイベントからのデータで機械学習モデルをトレーニングし、それをあまり定量化されていない他の多くの人にリリースしました。

結果は予想外でした。観察されたイベントが2つの主要なタイプの縮退のいずれかに該当する時期を巧みに計算することに加えて、彼はそうでないものを多数見つけました。

「前の2つの縮退理論は、背景の星が前景の星または前景の惑星の近くを通過しているように見える場合を扱っています。 AIアルゴリズムは、これら2つのケースだけでなく、星が星や惑星の近くを通過せず、以前の理論のいずれでも説明できない状況の数百の例を示しました」と張氏は声明で述べています。 バークレー。

さて、これは、調整が不十分なモデル、またはモデル自体の計算に十分な自信がなかったモデルの結果である可能性が非常に高いです。 しかし張は、AIが人間の観察者が一貫して見落としていた何かを記録したと確信しているようでした。

その結果、そしてある程度の説得の後、確立された教義に疑問を呈する大学院生は容認されますが、おそらく奨励されないので、彼らはこれらの観察の縮退をどのように説明できるかについての新しい「統一」理論を提案することになりました。単に最も頻繁なケースでした。

3レンズ縮退ソリューションのシミュレーションを示す概略図。 写真クレジット: 張ら

彼らは、マイクロレンズイベントを観察した最近の20の論文をレビューし、新しい理論が両方よりもデータと一致したときに、天文学者が見たものをどちらか一方のタイプとして誤って分類したことを発見しました。

「人々は、実際にこの新しい縮退を示していたこれらのマイクロレンズイベントを見ていましたが、それを認識していませんでした。 オハイオ州立大学の天文学教授で論文の共著者であるスコット・ガウディは、次のように述べています。

明確にするために、AIは新しい理論を定式化または考案しませんでした-それは完全に人間の知性次第でした。 しかし、AIの体系的で信頼性の高い計算がなければ、単純化された、正しくない理論が何年も続いていた可能性があります。 人々が電卓やその後のコンピューターを信頼することを学んだように、私たちは特定のAIモデルを信頼して、先入観や仮定なしに興味深い真実を生み出すことを学んでいます。

新しい理論とそれにつながるプロセスの説明は、ジャーナルNatureAstronomyに掲載された記事に記載されています。 これはおそらく私たちの読者の間では天文学者にとって目新しいことではありませんが(昨年はプレプリントでした)、機械学習と一般的な科学マニアはこの興味深い開発を大事にするかもしれません。

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