AIBR プレミアム
拓海先生、最近若い連中から「AIで惑星の表面がわかるらしい」と聞いたのですが、正直ピンときません。何をどうやって測って、その結果が現場で役に立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず要点を3つだけお伝えします。1) 衛星などが測る”exosphere（外気圏）”のデータを使う、2) それを深層ニューラルネットワーク（DNN）で学習させる、3) 表面の元素分布を推定できるようにする、です。大丈夫、一緒に分解していきますよ。
外気圏というのは、地球でいう上層大気のようなものですか。うちの空調みたいに表面の中身が反映される、というイメージでいいですか。
その通りです。外気圏（exosphere）は表面から放出された中性原子が漂う層で、表面の素材の“匂い”が残る場所です。例えるなら、工場の製品が出す微かな香りを、外で測ってどの原料が使われたか当てるようなものですよ。
それをAIに学習させる、というのは要するにセンサーで取ったデータに対して「こういう表面だったらこういう外気圏になる」という関係性を学ばせるということですか。これって要するに関係図を覚えさせるってこと？
そうですよ、的確です。ただしここで使うのは単純な関係図ではなく、多層パーセプトロン（MLP: multilayer perceptron、多層パーセプトロン）という深層ニューラルネットワークです。これは多数の入力と出力の非線形な関係を表現できるので、複雑な物理プロセスをまとめて学べるんです。
うちの事業で言えば、経験と勘で現場を回しているところを、データで再現して予測できるようにするようなものですね。で、実際の水星の計測データは少ないはずです。そこはどうするのですか。
良い指摘です。論文は実際の観測データではなく、物理モデルでシミュレートしたデータを使って手法を検証しています。理由は二つ、1) 実データが乏しいこと、2) 手法が偏らないように多様な条件で学習させるためです。まずは方法論の妥当性を示すのが目的なのです。
なるほど。じゃあ現場で使うなら、本物の観測値で再調整が必要ということですね。投資対効果の観点から言うと、どこで価値が生まれると考えればいいですか。
投資対効果で言えば三点に絞れます。1) 新しい観測ミッションやセンサー設計の指針になる、2) 表面資源や地質的特徴の推定で科学的価値と探索効率を上げる、3) モデル化の再利用により将来のデータ解析コストを下げる。大丈夫、一緒に導入計画を描けますよ。
最後に整理します。これって要するに、外気圏の観測データと物理モデルで作った学習データを使って、MLPで表面の元素分布を再構築する方法論を示した、ということですね。間違いありませんか。
そのとおりです。今日はここまでで要点を三つだけ復唱します。1) 目的は外気圏データから表面組成マップを推定すること、2) 実データ不足を補うために多様なシミュレーションで学習させること、3) MLPを最適化するためにベイズ的ハイパーパラメータ探索などで構成をチューニングしたこと。大丈夫、できるんです。
分かりました。自分の言葉で言うと、この論文は「シミュレーションに基づいてAIを訓練し、限られた観測からでも水星の表面の成分分布を推定する方法の道筋を示した」ものですね。ありがとうございました、拓海先生。
