NASAの新たなArtifact InSPECtorプロジェクトは、あらゆる年齢のボランティアに対し、宇宙望遠鏡のデータに含まれるエラーを特定し、人工知能によるそれらの認識能力を向上させる活動への参加を呼びかけている。参加者は実際の望遠鏡データを調べ、どの信号が天体に由来し、どの信号がデータエラーに由来するのかを学ぶ。
ESA（European Space Agency）がNASAの重要な貢献を受けて開発したEuclid宇宙望遠鏡は、数百万個の遠方銀河から光を集めている。科学観測を開始すると、NASAのNancy Grace Roman Space Telescopeも、異なる距離と空の密度にある同程度の数の銀河を調査する予定だ。2つの望遠鏡は、宇宙の膨張と、その膨張を引き起こしている暗黒エネルギーに関する疑問への答えを得ることに貢献する。
望遠鏡の分光器は、銀河から届く光をスペクトル、つまり色の配列に分けている。科学者はこれらのスペクトルから、銀河までの距離や恒星の種類、銀河の中心にある超大質量ブラックホールに関する情報を特定できる。しかしデータには、実際の天体に由来しない「アーティファクト」が含まれる場合がある。これは、望遠鏡本体での光の反射、宇宙線、カメラや電子機器の問題などが原因で生じる。
人工知能はこうした信号を選別することを学習しているが、新しいツールのデータでは常に正確に区別できるとは限らない。ボランティアの活動は、人工知能を誘導する指示の改善に活用される。プロジェクトは2027年初頭から、Nancy Grace Roman Space Telescopeのデータも対象に含める。参加はこちら：https://go.nasa.gov/3Uyrguy
なぜ重要なのか
このプロジェクトは、宇宙望遠鏡から得られる大規模なデータセットにおいて、人間による監督がなぜ今なお必要なのかを示している。人工的な信号と実際の天体の区別を誤ると、銀河までの距離や恒星の特徴などの測定の信頼性に影響を及ぼす可能性がある。そのため、この問題は人工知能の開発だけでなく、宇宙論研究におけるデータの質にも関わっている。ボランティアの貢献は、科学者がすべてのデータを1件ずつ確認する負担を軽減すると同時に、人工知能がさまざまな種類のエラーを認識できるよう支援することを目的としている。残る疑問は、EuclidとNancy Grace Roman Space Telescopeの異なる観測条件下で得られたデータにおいて、こうした貢献がどの程度一貫した結果をもたらすかという点だ。