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ノースウェスタン大学を中心とした大規模な共同研究プロジェクト「SkAI Institute」が、人工知能(AI)技術を活用した天文学研究の推進のため、米国科学財団(NSF)とシモンズ財団から2000万ドルの助成金を獲得した。SkAIは、天文学データの分析、物理シミュレーションの革新などにAIツールを導入し、将来の大規模な天文調査を支えることを目指している。特に、2028年から運用が開始されるチリのVera C. Rubin天文台による「宇宙と時間の遺産調査(LSST)」では、膨大なデータが生成され、これに対応するためにAIの重要性が増している。

SkAIは、天体物理学者のVicky Kalogera氏とAIの専門家Aggelos Katsaggelos氏が指導し、ノースウェスタン大学をはじめ、シカゴ大学、イリノイ大学、アルゴンヌ国立研究所などの25のパートナー機関から83人の研究者が参加する。AI技術の開発はオープンソース化され、全ての研究者がアクセスできるようになるほか、多様な人材育成も重視しており、13のマイノリティ支援機関や高校・大学生を対象に教育プログラムが提供される。

SkAIは天文学とAIの融合を通じ、暗黒物質の正体や星の形成プロセスなど、宇宙に関する未知の謎を解明するための新たな手段を提供することが期待されており、ノースウェスタン大学をはじめとする米国の研究機関がAI駆動型の革新をリードすることになる。

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AI技術は、宇宙の解明に向けた強力なツールとして、天体の識別や距離の測定、過去の宇宙の動きの解析など、さまざまな分野で利用されています。
1.天体の識別：AIは機械学習を活用して、銀河や星などの天体を高精度で識別し、膨大なデータを分類・解析します。
2.距離の測定：AIは複雑な数式を使って天体間の距離を計算し、宇宙探査や衛星ミッションの計画をサポートします。
3.過去の天体の動きの解析：AIは遠い過去の天体の動きをモデル化し、銀河の進化や暗黒物質の構造を解明します。
4.未来の予測：AIは、銀河衝突や太陽嵐などの未来の天体現象を予測し、地球への影響を防ぐための対策を支援します。
5.惑星表面の地図作成：AIは火星などの惑星表面を正確にマッピングし、地形や地質を解析して探査をサポートします。
6.マッピングのスピードアップ：AIはシミュレーションやデータ解析の速度を飛躍的に向上させ、従来よりも迅速に宇宙のマッピングを行います。
7.研究のアクセス拡大：AIのコスト削減効果により、小規模な研究機関でも宇宙研究が可能になり、研究の多様化とイノベーションが促進されます。

AIの進化により、宇宙のマッピングは効率化され、より多くの研究者が宇宙探査に参加できるようになり、次世代の宇宙研究を加速させる重要な要素となっています。