赤外宇宙望遠鏡データの自動分類システム

概要

深層学習を用いた天体画像の自動分類および異常検知システムの開発。本研究では、「あかり」衛星および WISE 衛星の全天赤外線サーベイデータから約200万天体の画像カタログを構築し、ResNetベースの畳み込みニューラルネットワークによる形態分類を実施した。恒星、銀河、惑星状星雲、HII領域の4カテゴリ分類において98.3%の精度を達成するとともに、変分オートエンコーダ（VAE）を用いた異常検知パイプラインにより、既存カタログに未登録の特異天体候補37個を同定した。本システムはオープンソースとして公開し、Roman宇宙望遠鏡の将来データへの適用を見据えた拡張性を備えている。