「私たちは興味のある宇宙のスライス全体をカバーする銀河を選択する必要がありました。 CEA の宇宙論者で DESI 協力の広報担当者である Nathalie Palanque-Delabrouille は次のように説明します。。私たちは、近くの銀河、最も遠い銀河、最も明るいクエーサーなどの間で最適化を実行しました。このかなりの分類を行うために、人工知能アルゴリズムを使用しました。これにより、たとえばクエーサー選択の品質を 20 ～ 30% 向上させることが可能になりました。 」
人工知能は、ターゲットの選択に使用される画像の不完全性を宇宙地図に修正するためにも使用されます。 「データを解釈して銀河の構成を大規模に再構築するには、高品質の画像タイプ アルゴリズムが必要です。 機械学習 より良い補正を提供する 測光の不均一性 [dues notamment aux perturbations atmosphériques] 従来のアプローチよりも。 」
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画像処理の改善に役立ちます
もう 1 つの主力天文学プログラムであるジェームズ ウェッブ宇宙望遠鏡 (JWST) も AI を使用していますが、AI はほどほどに使用しています、とパリ天体物理学研究所の天文学者で銀河の歴史の専門家であり、JWST に深く関わっているハキム・アテク氏は次のように要約しています。 「これは、銀河を隠す周囲の背景ノイズから銀河を浮かび上がらせることで、銀河の形状の認識などの特定の分析を高速化することを可能にするツールですが、IAはそれほど必要ではありません。なぜなら、JWST 機器によって生成されるデータの量は人間の規模のままであるためです。 「しかし、研究者は次のように強調しています。 「SKA電波望遠鏡のような他の機器では同じではありません」 [installé en Australie, il traque aussi l’origine des étoiles et des galaxies, mais dans une autre gamme de fréquences que le JWST]、またはユークリッド [télescope spatial spécialisé dans l’étude de la matière noire et de l’énergie noire] 、さらに多くのものが生成されます。 」
クレルモン・オーヴェルニュ大学の素粒子物理学者であり、ジュネーブ（スイス）のケルンでの LHCb 実験のメンバーであるサイモン・アカール氏が説明するように、素粒子物理学では AI の使用がより体系的であり、ますます重要な位置を占めています。 」LHC [collisionneur de particules du Cern à la frontière franco-suisse]、これは 1 秒あたり 4,000 万回の陽子線の通過に相当します。それぞれの遭遇で数十回の陽子と陽子の衝突が発生し、そこから大量の粒子が出現します。これにより、1 秒あたり数百テラバイトのデータが作成されます [l’équivalent de 20.000 films en HD] 。 「このフローでは、すべてを保存することは不可能であり、分析が必要になる前に記録するイベントを大幅に選択する必要があります。」イベント分類を得意とするAIにより、選定性能を大幅に向上」。
「興味深い出来事」とは、「新しい物理学」、つまり相互作用やまだ未知の粒子の存在を明らかにする可能性のあるすべての出来事であり、したがって素粒子物理学の標準モデルに当てはまりません。
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AIに提供された仮説に基づいてイベントを明らかにする
科学者は AI を使用して、自ら作成して AI に提供した仮説に基づいて特定の出来事を推測します。しかし、この用途の開発はモデル、特にニューラルネットワークの不透明さに直面しており、モデルが使用する基準の明確な説明が提供されていません。 「これは解釈可能性の問題を引き起こしますが、 サイモン・アカールが要約する。 AI がどのように「動作」するのか、結果を達成するためにどのような機能を構築して使用するのかはわかりません。このような条件下では、不確実性を計算すること、したがって結果を検証することは困難です… 「そして、物理学者が予期しなかった真の発見をする AI の能力とは何でしょうか?
「教師なし学習アルゴリズムが現在開発中です」 データ内の異常な信号や異常を特定できる サイモン・アカール被告。 しかし、これらのツールは主に、研究すべき異常な出来事を指摘するために使用され、発見について結論付けるために使用されるものではなく、研究者の特権が残されています。 」
著名な素粒子物理学者であり、数多くの人気作品の著者であるフランソワ・ヴァンヌッチ氏が共有する警告 (最新刊:偶然の約束、編。オディール・ジェイコブ）。彼によれば、AI は物理学に概念的革命をもたらします。 「ガリレオ以来、科学的手法は、現象を観察し、法則を概念化し、それが測定結果と一致することを検証することから構成されてきました。AI では、私たちは常にシステムの進化を説明しようとしますが、理解することなく確率的な方法で説明します。その背後にあるものは何か。 「したがって、彼はそれがいつか偉大な発見につながるかどうかを疑っています。 「このため、AI には、哲学者パスカルが言うところの、創意工夫、想像力、直観といったフィネスの精神が欠けています。 「この「技巧の精神」を克服することが、人工知能の次の課題です…
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