論文の概要: AI in the Cosmos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10093v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 12:30:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:44.727980
• Title: AI in the Cosmos
• Title（参考訳）: 宇宙のAI
• Authors: N. Sahakyan,
• Abstract要約: 情報源分類、スペクトルエネルギー分布モデリングなど、天体物理学におけるAI応用例を強調し、生成AIによる達成可能な進歩について議論する。 AIの使用は、バイアスやエラー、AIモデルの“ブラックボックス”といった課題を導入している。 これらの問題は、人間の専門知識とドメイン固有の知識をAIアプリケーションに統合するHG-AI(Human-Guided AI)の概念を通じて解決することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Artificial intelligence (AI) is revolutionizing research by enabling the efficient analysis of large datasets and the discovery of hidden patterns. In astrophysics, AI has become essential, transforming the classification of celestial sources, data modeling, and the interpretation of observations. In this review, I highlight examples of AI applications in astrophysics, including source classification, spectral energy distribution modeling, and discuss the advancements achievable through generative AI. However, the use of AI introduces challenges, including biases, errors, and the "black box" nature of AI models, which must be resolved before their application. These issues can be addressed through the concept of Human-Guided AI (HG-AI), which integrates human expertise and domain-specific knowledge into AI applications. This approach aims to ensure that AI is applied in a robust, interpretable, and ethical manner, leading to deeper insights and fostering scientific excellence.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、大規模なデータセットの効率的な分析と隠れたパターンの発見を可能にすることによって、研究に革命をもたらしている。 天体物理学において、AIは、天体源の分類、データモデリング、観察の解釈を変革し、不可欠なものとなっている。 本稿では、情報源分類、スペクトルエネルギー分布モデリングなど、天体物理学におけるAI応用例を取り上げ、生成的AIによって達成可能な進歩について議論する。 しかしながら、AIの使用には、バイアスやエラー、AIモデルの“ブラックボックス”といった課題が伴う。 これらの問題は、人間の専門知識とドメイン固有の知識をAIアプリケーションに統合するHG-AI(Human-Guided AI)の概念を通じて解決することができる。 このアプローチは、AIが堅牢で解釈可能で倫理的な方法で適用されることを保証することを目的としています。

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