AIの専門家を呼べ！ 系外惑星の捜索に参加する

まとめ： Ariel 2023 データ チャレンジでは、人工知能と機械学習の専門家を招待して、太陽系外惑星に関するデータの収集を支援します。

ソース： ユーロプラネット

人工知能 (AI) の専門家は、宇宙における地球の位置を調査するという新しい宇宙ミッションを支援するよう求められています。

4 月 14 日に開始される Ariel 2023 データ チャレンジでは、産業界と学界から人工知能と機械学習の専門家を招待し、太陽系外惑星として知られる太陽系外の惑星を天文学者が理解できるよう支援します。

UCL (ユニバーシティ カレッジ ロンドン) の天体物理学准教授であり、Ariel Data Challenge のリーダーである Ingo Waldman 博士は、次のように述べています。

人工知能は、過去数年間で科学と産業の多くの分野に革命をもたらしました。 太陽系外惑星分野は完全にビッグ データの時代に突入しており、最新の AI テクノロジは、私​​たちを妨げている最大のボトルネックのいくつかを打破するために必要です。」

宇宙における私たちの位置を理解する

何世紀にもわたって、天文学者は太陽系の惑星を垣間見ることしかできませんでしたが、近年、宇宙の望遠鏡のおかげで、銀河系の他の星を周回する 5,000 以上の惑星を発見しました。

欧州宇宙機関のアリエル望遠鏡は、既知の太陽系外惑星の約 5 分の 1 の大気を観測することにより、これらの惑星のこれまでで最大の調査の 1 つを完了します。

この調査では多数の惑星が対象となり、観測結果が複雑になることが予想されるため、アリエルのミッション科学者は、データの解釈を支援するために機械学習および人工知能コミュニティの支援を求めています。

アリエルデータチャレンジ

アリエルは、太陽系外惑星の主星からの光が惑星の大気を通過した後、スペクトルとして知られているものを研究します。 これらのスペクトルからの情報は、科学者が惑星の大気の化学組成を調査し、これらの惑星とそれらがどのように形成されたかについてより多くを発見するのに役立ちます。

アリエルのミッションに携わる科学者は、このデータを解釈する新しい方法を必要としています。 高度な機械学習技術は、観測されたスペクトルに対するさまざまな大気現象の影響を理解するのに役立ちます。

アリエル データ チャレンジは、AI コミュニティにソリューションの研究を呼びかけます。 コンテストは 2023 年 4 月 14 日から 6 月 18 日まで開催されます。

参加者は、ソリューションを提供するために、任意のモデル、アルゴリズム、データ前処理テクノロジ、またはその他のツールを自由に使用できます。 彼らは好きなだけソリューションを提出することができ、チーム間のコラボレーションは歓迎されます。

今年のコンテストでは、英国の科学技術施設協議会のコンピューティング施設の一部である DiRAC を介して、参加者にハイパワー コンピューティング リソースへのアクセスも提供します。

UCL ポスドク研究員でアリエル データ チャレンジ リードの Kai Hou (Gordon) Yip 氏は、次のように述べています。

「次世代の機器の登場により、天文学者は入ってくる太陽系外惑星データの複雑さと量に追いつくのに苦労しています。ECML-PKDD 2023 データ チャレンジは、AI 専門家との学際的なソリューションを促進するための優れたプラットフォームを提供します。」

競争

受賞者は、名誉ある ECML カンファレンスでソリューションを発表するよう招待されます。 優勝した 3 チームには、Turing の ECML-PKDD または同等のスポンサーによるチケットが贈られます。

受賞者は、アリエル コンソーシアムにソリューションを提示するよう招待されます。

このコンペティションは、英国宇宙機関、国立宇宙研究センター (CNES)、欧州研究評議会、英国科学技術基金評議会 (STFC)、欧州宇宙機関、およびユーロプラネット ソサエティによってサポートされています。

DiRAC は初めて、選ばれた参加者に GPU コンピューティング リソースへの無料アクセスを提供します。 アプリケーションはすべてに開かれています。

前の大会

これは、2019 年、2021 年、2022 年の成功したコンテストに続く 4 回目のアリエル機械学習データ チャレンジです。2022 年のチャレンジには、主要な学術機関や AI 企業からの参加者を含め、世界中から 230 の参加チームが参加しました。

この課題とその前身は、機械学習コミュニティが系外惑星の研究をより利用しやすいものにするために、より大きな問題の小さな側面を取り上げました。 これらの課題は、ミッションが直面するデータ分析の問題を直接解決するようには設計されていませんが、新しいアイデアや議論のためのフォーラムを提供し、将来のコラボレーションを促進するために設計されています。

コンテストの詳細と参加方法については、次の Web サイトを参照してください。 アリエルデータチャレンジ Webサイト。 彼は従う @職員 詳細については。

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著者： アニタ・ヘイワード
ソース： ユーロプラネット
コミュニケーション： アニタ・ヘイワード – ユーロプラネット
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