宇宙物理学研究の新たなパラダイム: AIサイエンティストと Human-in-the-Loop
現代の宇宙物理学におけるデータ解析は、データ表現やモデルの構造、最適化戦略といった高次元の「方法論的設計空間」を人間が網羅的に探索することが困難になっています。そのため、大規模言語モデル（LLM）を活用した自律型エージェ […]
Fisher Matrix 入門: 実験精度を予測するための手法
データ分析のプロジェクトや新しい実験を計画する際、事前に「どの程度のデータを集めれば目標の精度に到達できるか」を見積もることは、コストと成果のバランスを最適化する上で欠かせないステップです。 このような実験設計において強 […]
天文学における深層学習を用いたマルチモーダルデータ活用
宇宙は複数の物理プロセスが複雑に絡み合う空間であり、その振る舞いは様々な波長や時間スケール、エネルギー範囲にまたがっています。そのため、単一の観測データ（ユニモーダルデータ）のみに依存した解析では、天体現象の背後にあるメ […]
宇宙物理学における深層学習
現代の宇宙物理学は、GaiaやDESI、LSSTといった大規模な天文サーベイによって、ビッグデータの時代へと突入しました。数十年前の観測が数千のソースを扱っていたのに対し、現在では数十億もの天体の観測データが日常的に生成 […]
The Multimodal Universe: 天文学向け大規模機械学習用ビッグデータ
天文学は、その観測対象の広大さと複雑さから、常に膨大なデータを扱う分野です。近年、技術の進歩に伴い、画像、スペクトル、時系列データなど、多種多様な形式のデータが取得できるようになりました。これらのデータを統合的に解析する […]