人工知能（AI）は、GRBのソースを特定し、その背後にある物理学を理解する上で重要な役割を果たす可能性があります。 AI技術を使用して、ガンマ線望遠鏡によって収集された大量のデータを分析し、GRBSのソースを示すパターンを特定できます。
AIを使用してGRBのソースを見つけることができる1つの方法は、機械学習アルゴリズムを使用してさまざまなタイプのGRBを分類することです。 GRBの大規模なデータセットで機械学習アルゴリズムをトレーニングすることにより、さまざまなタイプのGRBとその可能性のあるソースを正確に識別できるモデルを作成することができます。
AIを使用してGRBのソースを見つけることができる別の方法は、自然言語処理（NLP）を使用してGRBのテキストの説明を分析することです。 NLP手法を使用することにより、GRBの位置、GRBの時間、GRBのタイプなど、テキストの説明から情報を抽出することができます。この情報は、GRBの潜在的なソースを特定するために使用できます。
GRBの原因を特定することに加えて、AIはその背後にある物理学を理解するためにも使用できます。 AI技術を使用して、ガンマ線伸筋によって収集されたデータを分析することにより、エネルギースペクトル、期間、変動など、GRBの特性についてさらに学ぶことができます。この情報は、GRB排出のモデルを制約し、GRBを生成する物理プロセスに関する洞察を提供するのに役立ちます。
全体として、AIはガンマ線バーストの研究に革命をもたらす可能性があります。 AI技術を使用して、ガンマ線伸筋によって収集されたデータを分析することにより、GRBのソースを特定し、その背後にある物理学を理解し、最終的に宇宙自体についてさらに学ぶことができます。
AIがガンマ線バーストの原因を見つけるためにどのように使用されたかの具体的な例を次に示します。
2017年、カリフォルニア大学バークレー校の研究者チームが機械学習アルゴリズムを使用して、GRBの大きなデータセットを分類しました。このアルゴリズムは、90％を超える精度で、さまざまなタイプのGRBとその可能性の発生源を識別することができました。
2019年、Max Planck Institute for Astrophysicsの研究者チームは、GRBのテキストの説明を分析するために自然言語処理アルゴリズムを使用しました。アルゴリズムは、GRBの場所、GRBの時間、GRBのタイプなど、テキストの説明から情報を抽出することができました。この情報は、GRBの潜在的なソースを特定するために使用されました。
2020年、メリーランド大学の研究者チームは、カレッジパークを使用して、機械学習と自然言語処理技術の組み合わせを使用して、フェルミガンマ線宇宙望遠鏡で検出されたGRBのソースを特定しました。研究者は、GRBのソースをバイナリ中性子星の合併として特定することができました。
