宇宙X線天文学における機械学習応用の最新動向

概要

X線観測データの自動解析における深層学習モデルの精度評価と最適化について論じた。本研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）およびトランスフォーマーアーキテクチャを用いて、Chandra衛星およびXMM-Newton衛星から取得された約120万件のX線イベントデータに対する自動分類精度を体系的に比較した。特に、低光度X線源の検出感度において従来手法と比較して23%の改善を達成し、偽陽性率を大幅に低減する新たな閾値最適化アルゴリズムを提案した。さらに、転移学習を活用することで、異なる衛星観測データ間のドメインシフト問題に対処する汎用的な枠組みを構築した。