機械学習を用いた突発天体検知サーベイロボットの構築

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本年度の成果は大きく分けて以下の二点である。(a) 広視野望遠鏡の設置前年度に試験観測をはじめた広視野望遠鏡の自動観測システムの検証を進めるため、さらなる観測をおこなった。重力波望遠鏡の観測が停止しており、最重要ターゲットである重力波の光学対応天体の探査は行えないため、銀河系内の天体の観測を中心におこなった。PSFを最適化するためのフォーカス調整機構にやや問題があるものの、おおむね安定して自動観測を実施することが確認できた。(b) 突発天体検知システム開発本年度は、突発天体検知システムのうち、深層学習を用いた突発天体の識別システムの開発を進めた。より現実的な観測状況を考慮し、突発天体の識別をおこなうように変更した。前年度まで開発していた手法では、画像の中心に銀河があり、その周辺で発生した突発天体の識別にしか対応できてい手法であったが、そのような制約を取り除き突発天体全般に対応できるように改良した。これをMITSuME明野50cm望遠鏡で観測されたガンマ線バースト約20天体の実際の観測画像に適用して性能評価をおこなったところ、突発天体の信号雑音比が10以上の場合は誤検知数を1日あたり500回に抑えつつ突発天体を97%識別可能であることが分かった。開発したシステムをMITSuME明野50cm望遠鏡の実運用に導入した。