南カリフォルニアを拠点とするテクノロジー企業OurSkyは、アマチュア天文家が星のスキャンに人工知能とオープンソース技術を追加するために必要なツールを提供したいと考えている。月曜日、OurSkyは1000万ドル近いシード資金を調達した後、APIを介して接続された望遠鏡のネットワークのベータ版を開始した。
ダン・ロルカーとアレックス・ホーキンソンによって2021年に設立され、ロサンゼルスを拠点とするOurSkyは最近、Upfront Ventures、Oceans Ventures、Venrex Investment Management、Marlinspike Partners、Embedded Venturesからの投資で950万ドルのシードラウンドを完了したと発表した。
「OurSkyの共同設立者兼会長のAlex Hawkinon氏はTCNに対し、「OurSkyが成し遂げたことは実にユニークだ。「そして、開発者がAPIを使用して、我々が得たデータの雪崩と巨大な機会を解き放つ、あらゆる種類のアプリケーションを構築することを奨励している。
オープンソースの星空観測
OurSkyの共同設立者兼CEOであるDan Roelker氏はTCNに次のように語っている。「どのようなAIモデルを構築するか、どのような問題を解決するか、アイデアを持つ人々がOurSkyにアクセスし、そのような活動やモデリングを構築するためにOurSkyを使用できるようにするためです。
オープンソースの技術は共同開発を可能にし、複数の貢献者がソフトウェアを追加、修正、改良することができる。
OurSkyは現在、地球、月、そしてそれ以遠の軌道上の天体を追跡するために、20カ所55台の望遠鏡をオンラインにしていると、Roelker氏は説明した。彼は、OurSkyはアマチュアがネットワークに参加し、データを共有することを奨励すると述べた。
画像： 画像：OurSky
多くの情熱的なアマチュア天文家が、市民科学や宇宙での追跡、さまざまな種類のアプリケーションで協力できるように、私たちは非常に人気のあるオープンソースプラットフォーム用のアマチュアプラグインのリリースに近づいています」とRoelker氏は述べています。
市民科学者
オープンソースモデルと同様に、市民科学はデータの収集と分析を強化する方法として、科学研究に一般市民が協力することを含む。市民科学プロジェクトに参加することで、アマチュア天文家は、自分たちだけでは処理が困難な大量のデータを収集・分析する科学者を助けることができる。
市民科学」は1990年代に作られた言葉だが、一般市民は何十年も前から科学研究に参加してきた。市民科学の例としては、カナダのアマチュア無線家スコット・ティリーが2018年にIMAGEと呼ばれる長い間行方不明になっていた、あるいは「ゾンビ」衛星を発見し、10年以上前に連絡を絶ったNASAが再び連絡を取れるようにしたことが挙げられる。
2015年から2016年にかけて、市民科学者たちは空で紫色の異常な光を目撃した30件を報告した。熱狂的なファンはこの現象をスティーブと名付け、オーロラザウルス・プロジェクトの研究者たちは、スティーブはStrong Thermal Emission Velocity Enhancementの略だと説明した。当初は謎に包まれていたスティーブだが、後に地上と衛星のデータを組み合わせることで解明され、地球の磁気相互作用に関する新たな洞察が得られた。
「私たちはこのプラットフォームを構築しました。衛星の追跡であろうと、宇宙の探索であろうと、月の軌道の理解であろうと、太陽系の探索であろうと、それらすべてであろうと。
「私たちは、コミュニティ、望遠鏡、これらすべてを組み合わせ、望遠鏡を操作する複雑さを取り除き、より大きなコミュニティに開放しました。「そこからどんなクールなものが生まれるだろう？
OurSkyは4つのサブスクリプション層を提供しており、各層でトラッキング機能とサポートが向上する。無料プランでは毎晩2つのオブジェクトを追跡することができ、スタータープランでは毎月2,500ドルで毎晩5つのオブジェクトをユーザー優先で追跡することができ、アドバンスプランでは毎月5,000ドルで毎晩10個のオブジェクトをより高い優先順位で追跡することができる。
OurSkyの目標は、重要なデータや写真への無料アクセスを提供することで、天文学コミュニティをサポートすることだとRoelker氏は言う。
天文学と人工知能
OurSkyはプラットフォームに人工知能を実装する計画を持っているが、Hawkinon氏によると、OurSkyはまだAI統合を実装していないが、同社は2024年初頭に非公開のAIモデルを追加することを検討しているという。
AIがあらゆる産業で利用されるようになり、天文学者たちは、宇宙を探索するための、より強固で拡張性のあるツールを作るために、この新たなテクノロジーに注目している。
10月には、ノースウェスタン大学、カリフォルニア工科大学、リバプール・ジョン・ムーア大学、ミネソタ大学の科学者と天文学者のグループが、人工知能と機械学習を用いて、超新星の発生と同時に識別・分類することに成功したと発表した。
NASAもまた、2027年のグレース・ローマン望遠鏡ミッションの開発にこの技術を加えるなど、宇宙空間の監視と探査にAIを活用している。
「ナンシー・グレース・ローマン・ミッションのプログラム・サイエンティスト、ドミニク・ベンフォード博士はTCNに語った。「このデータを処理するために私たちが開発しなければならないツールは、これまでのものではありません。新しいものでなければなりません」
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