望遠鏡の発明は、明らかに天文学研究における最も重要なマイルストーンであり、夜空をより深く見ることができるようになったことで、天文学者は天文現象を深く理解することができました。たとえば、木星の衛星が惑星の周りを回っているのを観察することで、ガリレオは地球が太陽の周りを回っていることを理解することができました。
ガリレオの時代以降、望遠鏡は大幅に変化し、光を集めて宇宙をより深く見る能力が向上しました。サイズと倍率に加えて、一部の最新の望遠鏡は別の方法で変更されました。それらはロボットになりました。これらのロボット望遠鏡は、毎晩自律的に空をスキャンし、膨大な数の天体に関する情報を収集します。たとえば、Sloan Digital Sky Survey (SDSS) は 2000 年に開始され、全天の 35% をカバーし、5 億を超える天体の情報を収集しました。それは多くの情報に見えるかもしれませんが、SDSS は実際には、現在構築されているはるかに強力な望遠鏡に比べて非常に小さいものです。たとえば、2022 年に最初の光が見られると予想される大型シノプティック サーベイ テレスコープ (LSST) は、SDSS によって収集されたのと同じ量の情報を 3 日に 1 回収集します。 10 年間運用される予定で、世界最大の公開データベースを生成します。
これらの新しい天文機器は、宇宙を観察するまったく新しい方法を提供し、これまで不可能だった発見の機会を提供します。実際、既存のロボット望遠鏡によって生成された大規模なデータベース内には、科学的に最も重要な多くの発見がすでに隠されていると非常に合理的に推測できます。また、将来、ロボット望遠鏡がさらに強力になるにつれて、さらに多くの発見が観察されることは間違いありません。しかし、これらの発見を行うには、まずこれらのデータベースを分析できる必要があります。それらは非常に大きいため、手作業による分析は不可能であり、そのためにコンピューターと人工知能を使用する必要があります.
マシンを使用できるより困難なタスクの 1 つは、天文学者が関心を持っている特定の銀河に視覚的に類似している銀河を自動的に識別することです。天文学者が珍しいタイプの銀河を特定した場合、それに似た銀河をさらに見つけて研究したいと思うかもしれません。その後、その銀河の複数のインスタンスを観察して比較することで、その銀河のタイプをプロファイリングできます。たとえば、天文学者が珍しい銀河タイプのインスタンスを 1 つだけ持っていて、その銀河の特定の機能を特定した場合、その機能がその銀河タイプの特徴なのか、それともたまたまそこにあったのかを知ることはできません。比較できる多くのインスタンスがある場合、その機能がそのまれな銀河タイプの他のインスタンスでも繰り返されるかどうかを確認できます。 LSST などの 100 億個の銀河のデータベースでは、100 万分の 1 という非常に珍しいタイプの銀河でも、約 1 万回出現すると想定できます。しかし、問題はそれらを見つけることです。 100 億の銀河のデータベースでは、天文学者が手動で検索できないことは明らかであり、コンピューターを使用する必要があります。
そのために、これらのデータベースを検索できるマシン ビジョン アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは銀河の画像を入力として受け取り、マシン ビジョンを使用して多数の銀河の中から検索を実行します。このアルゴリズムは、多数の銀河をスキャンし、天文学者が関心を持っている銀河に最も類似している銀河を特定します。また、銀河の光測定 (測光) 情報など、他の情報を使用して検索を絞り込むこともできます。
マシン ビジョンのアルゴリズムはまだ完全ではありません。したがって、アルゴリズムは、検出した銀河の中でクエリの銀河と必ずしも類似していない銀河を返すことがよくあります。ただし、いくらかの「ノイズ」が返されたとしても、データのサイズは元のサイズの約 1000 分の 1 に縮小されます。これにより、手動検索がはるかに実用的になります。たとえば、天文学者は 200 万枚の画像を検索する代わりに、2000 枚の画像を検索する必要があり、これははるかに実用的です。このアルゴリズムは将来改善され、より正確になり、銀河の非常に大規模なデータベースに対してより有用になることが期待されています。
