昨年、太陽系外惑星を発見した人工知能のソースが公開

１．昨年、太陽系外惑星を発見した人工知能のソースが公開まとめ

・Googleが昨年、太陽系外惑星を発見した人工知能のソースを公開
・未チェックデータが相当数あるのでこれを使って自身の惑星発見も可
・しかし、学習用データがテラバイト級のビッグデータ

Googleの研究所の2017年の成果として言及されていた太陽系外惑星の発見に使われた人工知能のプログラムと学習用データがGoogleから公開された。

従来は光輝く恒星に近すぎる惑星は発見する事が難しかった。しかし、人工知能が膨大な観測データを全てチェックし、惑星が恒星を横切る際の微妙な光量の変化から惑星を見つけ出した。

昨年は２つの太陽系外惑星を発見したが、実はチェックした星は全200,000件中のわずか670件をチェックしただけで見つける事が出来てしまったとの事。

つまり、ある程度の熱意と時間と天文学とCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の知識があれば、今回公開された人工知能を使って自身で太陽系外惑星を発見する事も夢ではない。

しかし、予測を行うpredict.py自体はTensorFlow等のパッケージを使って
わずか177行のプログラムなのだけど、データがあまりに巨大。

数にして300万以上、大きさにしてテラバイト（1024ギガバイト）以上、下手したらダウンロードに数週間かかるかも、とサラッと書かれている。今回のモデルの学習に必要なデータだけをダウンロードする事も出来るが、それでも90ギガバイトを超えると書いてあったので、動かしてみたかったが新惑星の発見は断念。