国立天文台など、異常検知AIを用いてビッグデータから希少銀河の検出に成功

異常検知AIを用いた手法のイメージ図。(左上・黄色のライン)入力画像を再構成する手法を学習する深層学習モデルを、一般的な銀河の銀河を用いて訓練する。(左下・水色のライン)訓練したモデルに、希少天体(例としてクェーサー)の画像を入力すると、珍しい特徴(明るい中心核)を再現することができず残差が大きくなるため、希少天体として検出されるという仕組みだ。(右端)上から順に、g、r、iバンドでの残差が示されている (C)田中匠/東京大学 (出所:国立天文台Webサイト)