中国科学院国家天文台や中国科学院大学などの研究チームが「SpecCLIP」と呼ばれるAI（人工知能）モデルの開発に成功した。このモデルは複数の「恒星の言語」に精通した翻訳者のように、異なる望遠鏡から得られた恒星スペクトルデータを統一的に解読し、天文学研究に全く新しい技術ツールを提供している。
関連する研究成果はアストロフィジカル・ジャーナル（TheAstrophysicalJournal）に掲載された。科技日報が伝えた。
恒星スペクトルは、宇宙を研究するための「指紋」に例えられることが多い。一つ一つの恒星のスペクトルには、その「身元情報」である温度、化学組成、表面重力が隠されている。これらの「化学的痕跡」を分析することで、天文学者は考古学者が歴史を復元するように、銀河系の誕生から現在までの進化の過程を遡ることができる。
しかし、実際の研究では大きな課題に直面している。中国の郭守敬望遠鏡（LAMOST）や欧州のガイア（Gaia）衛星など、プロジェクトごとにデータの取得方法や分解能、波長範囲が異なるのだ。これらのデータは、いわば異なる方言で語られる物語のようなものであり、そのまままとめて大規模な分析を行うことは困難だった。
SpecCLIPモデルの誕生は、まさにこのデータの壁を打ち破るためのものだ。研究チームは、「大規模言語モデル」に似た思考法を天文学の分野に革新的に導入し、「比較学習」という手法を用いることで、AIに異なるソース間のスペクトルデータの内的関連性を自動的に学習・構築させた。
SpecCLIPは、恒星の大気パラメータや元素含有量を一度に予測できるだけでなく、スペクトルの類似性検索を行ったり、さらには特殊な天体の発見を助けたりすることも可能だ。強力なデータの統一表現能力に基づき、SpecCLIPはすでに複数の最先端科学探査で役割を果たしている。
例えば、第二の地球を探す「地球2．0（ET）」ミッションにおいて、惑星の親星（ホストスター）の特徴を正確に描き出し、潜在的な居住可能惑星の選別効率を向上させている。（提供/人民網日本語版・編集/YF）
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