昴星团望远镜×异常检测 AI 捕获的星系

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以国立天文台和东京大学为中心的研究小组,通过在医疗诊断和工业等领域中被广泛应用的“异常检测AI”，从昴星团望远镜获得的大量的星系图像中成功检测出了具有特殊性质的稀有星系。本方法让科学家们有望从庞大的观测数据中检测出更为稀少的天体和未知种类的天体，这将成为解开星系形成·进化之谜的关键。该研究以培养未来的天文学家为目的，由参加过国立天文台·综合研究大学院大学往年举办的“夏季天文计划”的东京大学3年级学生田中匠领导实施。             

该研究的设想图。利用异常检测AI，从大量的星系图像中成功地检测出了呈现极端颜色和形状的奇异星系。(来源:田中匠/东京大学)

天文学家们从利用昴星团望远镜的超宽视场主焦相机hyper suprime-cam (hsc; hypershoplim cam)进行的大规模侦探观测(昴星团战略框架计划)中获得了大量由前所未有的高灵敏度拍摄的星系图像。在这个探测计划检测到的超过5亿天体中，有可能混入了因存在数量少而难以统计分析的稀有星系，以及未知种类的天体。但由于星系数量庞大，寻找这样的天体不仅需要人工，就连利用计算机现有的分析方法也需要花费很多时间。   

针对这一问题，近年来人们一直在寻找利用机器学习有效处理大量数据的方法。其中,东京大学理学部3年级的田中匠与国立天文台的嶋川里澄特任助教带领的研究小组, 使用 “异常检测”的方法，成立了从昴星团望远镜得到的数据中探测稀有天体和未知天体的swimmy (subaru wide-field machine-learning anomaly)的探测项目。异常检测是无监督机器学习的一种， “盲探”，也就是说它不需要标记的大量训练数据，而是从输入的数据中提取具有罕见特征的数据。

使用异常检测的方法得到的效果图。使用一般的星系来训练深度学习模型，学习如何重建输入图像(左侧上段)。 在这个模型中输入稀有天体(以类星体为例)的图像的话，因为不能再现稀有特征(明亮的中心核)残差变大，被检测为稀有天体。右端的图像，从上到下依次表示在g, r, i波段的残差。(来源:田中匠/东京大学) 

作为SWIMMY项目的第一阶段，该研究利用异常检测方法从HSC拍摄的大量星系图像中对稀有天体进行了检测。让计算机学习准备好的约5万张星系图像，检测出了中心部分具有罕见颜色特征和亮度的星系 (约占全部样本的12%)。与现有的星系目录对照的结果显示，在检测到的候选天体中，有6成左右是已知的拥有稀有特征的星系，如类星体(注1)、星暴星系等。另外，在确认了斯隆数字巡天(SDSS)所取得的光谱数据后，发现许多候选天体与一般的星系相比都是发射线非常强的天体。从这一点来看，对于没有被包含在现有的星系目录中的天体，通过本方法进行检测后，有望发现很多至今为止都被忽略的类星体和极度强烈的放射线星系。

本研究的作者——田中匠说:“在参加SWIMMY项目之前没有接触过机器学习 ,因此完全没有预料到在研究进行了1年多后就能写论文。对嶋川里澄老师的指导，表示深深的感谢。现在为了对检测到的候选天体进行详细的解析，正在考虑进行跟踪观测。另外，通过应用于更多的数据或改良模型，可以使本方法得到发展。我们认为它也可以应用于开发检测特定种类天体的模型，可以说本研究是一项具有多种发展潜力的研究。” 

共同作者、指导研究的嶋川里澄特任助教(国立天文台夏威夷观测所)说:“使用AI的盲探手法在世界范围内还处于发展阶段，今后也将继续进行模型的开发及反复的实证实验。到2020年代，薇拉·鲁宾天文台(注2)和罗曼空间天文台(注3)将开启下一代大型探测，预计将构筑前所未有的大数据。作为从这些大数据中发现超出我们天文学家想象的未知天体的手段，异常检测AI备受期待。通过这次被寄予厚望的新星田中匠先生的出色表现，我们朝着这个终极目标迈出了一大步。”      

本研究成果刊载于2021年11月24日出版的《日本天文学会英文研究报告(PASJ)》(Takumi S. Tanaka et al. "Where' S Swimmy?Mining unique color features buried in galaxies by deep anomaly detection using Subaru Hyper Suprime-Cam data")。

(注1)类星体（quasar），是指被认为存在于星系中心的巨大黑洞在大量吞噬周围气体的过程中发出非常明亮的光芒的稀有天体。 

(注2) 薇拉·鲁宾天文台：Vera C. Rubin Observatory，原名大型综合巡天望远镜，英语：Large Synoptic Survey Telescope, LSST

(注3) 罗曼空间天文台：Roman Space Telescope，原名大视场红外巡天望远镜，英语：Wide Field Infrared Survey Telescope，WFIRST

责任编辑：王雨阳

牧夫新媒体编辑部

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影片提供: David Campbell (U. Hertfordshire), Bayfordbury Observatory