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2024-03-14 15:50:03
上から下へ、モデル学習用の渦巻銀河 (1 行目)、学習済みモデルから検出されたもの (2 行目から 6 行目)、モデル学習用の環状銀河 (7 行目)、学習済みモデルから検出されたもの、のランダムに選択された切り出し画像モデル (8 ～ 12 行目) をそれぞれ指定します。 クレジット： 日本天文学会の出版物 （2024年）。 DOI: 10.1093/pasj/psae002
市民天文学者の分類と AI の相乗効果をもとに、天文学者たちはすばる望遠鏡のデータから約 400,000 個の渦巻銀河と 30,000 個の環状銀河を発見しました。 これは、市民科学プロジェクト「GALAXY CRUISE」の分類データを基に研究を構築した最初の例です。
銀河は、その歴史を反映してさまざまな形態を示します。 すばる望遠鏡のような強力な最先端施設からのデータセットには非常に多くの銀河が含まれているため、天文学者が手作業ですべてを分類することはできません。 GALAXY CRUISE 市民科学プロジェクトでは、プロの天文学者が 10,000 人を超える市民天文学者のボランティアに分類を依頼しました。 しかし、何千人ものボランティアに分かれたとしても、分類にはまだ時間がかかります。
AI は迅速に分類を行うことができますが、最初に人間が作成した分類例のカタログに基づいて学習する必要があります。
この新しい研究のために、早稲田大学准教授の島川リズム氏が率いるチームは、GALAXY CRUISEの一環として人間が分類した2万個の銀河のセットでAIを訓練した。 次にチームは、すばる望遠鏡のデータセットに含まれる 70 万個の銀河すべてに AI を導入しました。
AIはそのうち40万個を渦巻銀河、3万個を環状銀河に分類した。 環状銀河が占める割合は全銀河の 5% 未満ですが、この研究により、有意義な統計分析に十分な大きさのサンプルが得られました。
統計分析の結果、平均して、環銀河は渦巻銀河と楕円銀河の中間の特性を示すことが示されました。 これは、最新のスーパーコンピューターのシミュレーションと一致しています。 記事「銀河クルーズ: z = 0.01–0.3 の明るい銀河の渦巻きとリングの分類」は、 日本天文学会の出版物 2024 年 1 月 29 日。
島川氏は、GALAXY CRUISEの研究における役割と今後の展望について、「AIによる分類は70万個の銀河でも1時間もかかりませんが、この作業はGALAXY CRUISEが過去2年間に収集したデータなしには実現できません。ぜひご期待ください」とコメントしています。このプロジェクトに参加するすべての市民天文学者に感謝します。将来的には、より多くの協力的な成果が得られることを期待しています。」
詳しくは：
Rhythm Shimakawa 他、GALAXY CRUISE: z = 0.01–0.3 での明るい銀河の渦巻きとリングの分類、 日本天文学会の出版物 （2024年）。 DOI: 10.1093/pasj/psae002
すばる望遠鏡提供
引用: 市民天文学者と AI が 30,000 個の環状銀河を発見 (2024 年 3 月 14 日) https://phys.org/news/2024-03-citizen-astronomers-ai-galaxies.html より 2024 年 3 月 14 日に取得
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