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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

利用机器学习构建探测机器人来检测突发天体

基本信息

批准号：
20K04011
负责人：
村田勝寛
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K04011/
关键词：
光学赤外線天文学

项目摘要

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。

The results of this year are as follows: (a)The test results of the previous year's setting of the field telescope were compared with those of the previous year's setting of the field telescope. The gravity wave telescope's observation stops, most importantly, the gravity wave's optical detection of celestial bodies, the Milky Way's celestial body's observation center PSF optimization and adjustment mechanisms are identified. (b)This year, the development of sudden object detection system and deep learning is progressing. The detection status of the object is considered, and the identification of the object is updated. In the past year, the development method was improved by removing the sudden celestial body from the center of the image. The MITSUME Akano 50cm Telescope detects about 20 objects in real time and detects images. It is suitable for performance evaluation. The signal to noise ratio of sudden objects is more than 10. The number of false detections is 1 day. The number of false detections is 500 times. The sudden objects are 97% possible. Introduction of MITSUME 50cm Telescope

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

MITSuME望遠鏡画像に対する深層学習を用いた突発天体検知システムの構築

利用 MITSuME 望远镜图像深度学习构建突发天体检测系统

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
伊藤尚泰;村田勝寛;細川稜平;笹田真人;庭野聖史;谷津陽一;河合誠之（東工大理）;篠田浩一;井上中順（東工大情報理工）;伊藤亮介（美星天文台）;下川辺隆史（東大）
通讯作者：
下川辺隆史（東大）

深層学習を用いたMITSuME望遠鏡画像からの突発天体検知

使用深度学习从 MITSuME 望远镜图像中突然检测天体

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
F. Sakuma;T. Hashimoto;et al.;伊藤尚泰
通讯作者：
伊藤尚泰

畳み込みニューラルネットワークを用いた MITSuME望遠鏡画像からの突発天体検知

使用卷积神经网络从 MITSuME 望远镜图像中突然检测天体

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
伊藤尚泰;村田勝寛;高橋一郎;細川稜平;笹田真人;庭野聖史;谷津陽一;河合誠之 (東工大理); 篠田浩一;井上中順 (東工大情報理工);伊藤亮介 (美星天文台);下川辺隆史 (東大)
通讯作者：
下川辺隆史 (東大)

20cm 可視光望遠鏡 CMOS カメラの性能評価

20cm可见光望远镜CMOS相机性能评估

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
T. Suzuki;M. Honma;N. Shimizu;T. Otsuka;K. Mori and T. Kajino;Toshitaka Kajino;M. Kozai for the GAPS collaboration;Utsuno Y.;福田光順;Yuga Ommura;有友嘉浩;FASER Collaboration: Henso Abreu et al.;T.N. Takahashi;今井優理
通讯作者：
今井優理

東京工業大学の 2022年度活動報告

东京工业大学2022年活动报告

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
高橋一郎(東京工業大学);東工大MITSuMEチーム
通讯作者：
東工大MITSuMEチーム

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村田勝寛其他文献

Nuclear reaction in superheavy mass region with Langevin calculation

超重质量区核反应的朗之万计算

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
伊藤尚泰;村田勝寛;細川稜平;笹田真人;庭野聖史;谷津陽一;河合誠之（東工大理）;篠田浩一;井上中順（東工大情報理工）;伊藤亮介（美星天文台）;下川辺隆史（東大）;田口諒;Utsuno Y.;Y. Aritomo
通讯作者：
Y. Aritomo