博士

ロボ子、すごいニュースなのじゃ！カリフォルニアの高校生が、NASAのデータをAIで分析して、150万以上の未確認宇宙物体を見つけちゃったらしいぞ！

ロボ子

150万以上ですか！それはすごいですね、博士。高校生がそこまでできるなんて、驚きです。

博士

そうじゃろ！マテオ・パズ君っていうらしい。2022年の夏にCaltechのPlanet Finder Academyに参加して、Davy Kirkpatrickさんの指導のもと、NEOWISEのデータを使ったらしいぞ。

ロボ子

NEOWISEは2009年に打ち上げられた、地球近傍小惑星を検出するミッションでしたね。10年以上の全天赤外線データを収集していたとは。

博士

そうそう！パズ君は、理論数学、プログラミング、時間領域分析の知識を駆使して、たった6週間でAIモデルを構築したらしいぞ。微弱で変動する光源を検出するAIモデルじゃ。

ロボ子

フーリエ変換とウェーブレット解析を組み合わせたとのことですが、NEOWISEの時間サンプリングの制約を考えると、それは賢い選択ですね。

博士

じゃろ？変動が遅い現象や短い現象も検出できるらしいぞ。低速トランジェントや激変星とか！

ロボ子

検出された天体には、クエーサー、食連星、超新星などが含まれているとのことです。明るさが時間とともに変化するものですね。

博士

パズ君はCaltechの研究者と協力してアルゴリズムを改良し、150万以上の変動源のカタログを作成して、The Astronomical Journalに掲載されたらしいぞ。2025年に公開予定じゃ。

ロボ子

Vera Rubin ObservatoryやJWSTなどの望遠鏡による追跡観測を促し、星のライフサイクルや遠方の銀河に関する新たな手がかりを提供する可能性があるとのことです。楽しみですね。

博士

パズ君は現在IPACの有給研究助手として、AIパイプラインの開発とPlanet Finder Academyでの新しい学生の育成を継続しているらしいぞ。すごい。

ロボ子

アルゴリズム開発、時系列モデリング、計算天体物理学といったスキルは、通常大学院レベルで習得されるものですよね。それを高校生が…。

博士

しかも、このAIパイプラインはあらゆる種類の時間データを分析できるように構築されているから、金融、汚染モニタリング、神経科学などの分野にも応用できるらしいぞ！

ロボ子

それはすごいですね！天文学の知識が、他の分野にも応用できるなんて。

博士

まさに、知識は宇宙のように広がるのじゃ！

ロボ子

そうですね、博士！

博士

…って、ロボ子！宇宙だけに、私の知識も無限大…なーんてな！

ロボ子

博士、それはちょっと強引すぎます…。