2022年7月21日、東京大学らの研究者はAI技術の一種であるニューラルネットワークを用いたエミュレータを開発し、宇宙の性質を決める基本的な物理量である「宇宙論パラメータ」のうち、現在の宇宙における凹凸の度合いを表す値を、高精度で測定することに成功したと発表しました。
現在の宇宙全体を記述する「宇宙論モデル」の標準とされるのが、「Λ(ラムダ)CDMモデル」です。「Λ(ラムダ)CDMモデル」は、重力源としてダークマターや宇宙の膨張を加速せるダークエネルギーの候補にアインシュタインの宇宙定数を採用した宇宙論モデルです。宇宙論モデルは宇宙の性質を決める宇宙の全エネルギーに占めるダークマターなどの割合や、宇宙の膨張速度などをパラメータとして持ち、これらを総称して「宇宙論パラメータ」と呼びます。
宇宙論モデルの検証のためには、「宇宙論パラメータ」を観測データから高い精度で測定することが必要になります。近年はスーパーコンピュータを用いたシミュレーションが宇宙論パラメータを検証するのに大きな役割を担っていますが、シミュレーションは計算に長い時間がかかります。今回発表された研究では、ニューラルネットワークを用いたAI技術で学習させ、シミュレーションと同程度の精度の計算を短時間で行うソフトウェア「エミュレータ」を開発することで、宇宙における凹凸度合いを表す値を従来よりも高い精度の測定結果を得ることに成功しました。
本研究の詳しい成果はリンク先の記事などを読んでいただきたいのですが、宇宙の研究にニューラルネットワークを用いたAI技術を採用することで、従来よりも精度の高い測定結果が得られたことに驚きました。今後は本研究のようにAI技術を用いることで、これまでよりも精度の高い測定を行う研究が増えていくのかもしれませんね。
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220725-2407989/
https://www.ipmu.jp/ja/20220721-emulator
https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/PhysRevD.105.083517
Wrote: わたなべ