Combining Collective and Artificial Intelligence to Understand the Early Universe

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K14464
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分15010:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する理論
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: HARTWIG Tilman 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 助教 (00843434)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: Artificial Intelligence / Machine Learning / Astronomy / Data Science / Stellar Parameters

研究成果の概要

私たちは、次期スバルプライムフォーカス分光器の情報獲得を最大化するために、畳み込みニューラルネットワークに基づいた新しいスペクトル解析パイプラインを開発することを提案しました。 私たちは、国際的な協力者チームと協力して、天の川銀河内の古い、金属の乏しい星の化学組成を分析することで、宇宙初期の星形成を理解するために、このようなツールの開発を開始しました。 私たちは、人工知能 (AI) に関する一連の公開講座に先立ち、市民科学プロジェクトとして畳み込みニューラル ネットワークを最適化したいと考えていました。 しかし、新型コロナウイルスの影響で計画を変更する必要がありました。

自由記述の分野

Astrophysics

研究成果の学術的意義や社会的意義

We made significant contributions to the data analysis pipeline of the Prime Focus Spectrograph on the Japanese Subaru Telescope. Despite delays caused by the Covid pandemic, we developed new tools, shared our data with the public, and prepared the scientific data analysis.