2025年は、天文学的探査における画期的な瞬間として歴史に刻まれました。これは、現代のスカイサーベイから生じる膨大なデータストリームを管理し、解釈するために、高度な人工知能が首尾よく統合されたことによるものです。この技術的な融合は、観測によって得られた生のデータを、前例のない精度で構造化された新しい科学的洞察へと変貌させるという、根本的なパラダイムシフトを意味しています。
このAIの卓越した能力を示す重要な実証が、『Nature Astronomy』に掲載された研究で詳細に報告されました。この研究では、Googleが開発した大規模言語モデル（LLM）であるGeminiが導入されました。研究者たちは、Pan-STARRS、MeerLICHT、そしてATLASといった主要な観測プロジェクトが蓄積した広範な夜空アーカイブを精査するためにGeminiを活用しました。その結果、このモデルは驚異的な分類精度を発揮し、Pan-STARRSデータで94.1%、MeerLICHT観測で93.4%、そしてATLASデータで91.9%の正確性を達成しました。この高い性能は、大規模な天体物理学サーベイ特有のデータ洪水を処理する上で、先進的なAIフレームワークが持つ計り知れない可能性を浮き彫りにしています。
さらに、並行して実施された研究では、Geminiのような汎用LLMが、最小限のプロンプトを与えるだけで専門的なアシスタントとして機能することが確認されました。具体的には、わずか15枚のサンプル画像とテキスト指示を使用するだけで、このモデルは超新星などの突発的な天体現象を分類するタスクにおいて、約93%という高い精度を達成しました。この容易なアクセス性は、複雑なデータ解析のプロセスが民主化されつつあることを示唆しています。これにより、深いAIプログラミングの専門知識を持たない研究者であっても、意義ある発見に貢献することが可能になります。
機械知能を科学的発見のプロセスに組み込むというテーマは、2025年10月に中国の杭州で開催された「AI + 天文学国際ワークショップ」の中心的な議題となりました。この会議では、大規模モデルがスペクトル解析、画像処理、および時間領域データの解釈といった複数の分野にわたり、いかに発見のペースを加速させているかについて集中的な議論が行われました。
これに関連する取り組みとして、複数機関が連携するSkAI研究所の活動が挙げられます。2024年10月に2000万ドルの助成金を受けて設立された同研究所は、2025年6月には研究をさらに前進させました。この研究所は、画像、スペクトル、時系列データといったマルチモーダルな天体物理学データを産業規模で処理できる、専門化されたAIモデルの設計に注力しています。これは、Vera C. Rubin Observatoryのような次世代のサーベイから得られるデータに備え、天体物理学の理解に革命をもたらすことが期待されています。
この新しい時代の到来は、2025年4月に高校生のマッテオ・パズ氏が達成した目覚ましい功績によっても裏付けられています。彼はカルテックのデイヴィー・カークパトリック氏の指導のもと、以前は未確認だった150万個もの天体をカタログ化することに成功したAIアルゴリズムを開発しました。パズ氏のモデルは、NASAの退役したNEOWISE赤外線望遠鏡からの、これまで十分に研究されていなかったデータを精査し、データの膨大さのために見過ごされていた変光天体からの微弱な赤外線変動を検出しました。この画期的な成果は、『The Astronomical Journal』に査読付き論文として掲載され、既存のツールを革新的に応用することが、深遠な発見の能力を大きく拡大することを明確に示しています。