PCクラスタワークショップ in 大阪2023「ビッグデータとHPC」, 2023.6.21 15:30 – 16:00

激動の宇宙の姿をもとめて
木曽トモエゴゼンとビッグデータ天文学

東京大学大学院理学系研究科附属天文学教育研究センター

酒向 重行（さこう しげゆき）

1

2

自己紹介
酒向 重行 (さこう しげゆき)
所属•

東京大学大学院理学系研究科・准教授•

附属天文学教育研究センター（東京都三鷹市）, 木曽観測所（長野県木曽郡）

研究分野•

光赤外線観測天文学、時間軸天文学•

観測装置開発•名古屋大学理学部物理学科 (1999卒)•

東京大学大学院理学系研究科天文学専攻 (2004卒, 博士理学)•東京大学天文学教育研究センター・研究員, 学振研究員 (2004-08)•東京大学天文学教育研究センター・助教 (2008-20)•

JSTさきがけ研究員 (2015-19)•現職 (2020-現在)

経歴・・・・・・・・・・・ 「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」

代表 喜連川 優 (NII所長 当時)

3

第１部 時間軸天文学とビッグデータ

4

現在の宇宙とそこに住む生命は、極めて稀な宇宙の爆発現象から生まれた
現在138億年前
中性子星合体超新星爆発

ブラックホールへの降着

惑星のジャイアント
インパクト

5

宇宙の短時間変動に着目した天文学を「時間軸天文学」とよぶ
可視光で明るさが変動する天体
2009年以降に発見された種族 (点)Jeff Cooke (2015)より2009年以前に知られていた種族 (グレー)Peter Nugent (2015)より

理論
モデル

熱核暴走型
超新星

Gamma-ray
bursts

未探査の宇宙Type Ia

重力崩壊型
超新星

Soft gamma-ray
repeaters

Shock（私たちの研究グループの興味）
breakout

0.1

110（秒）

Un-novae

Kilonovae

古典新星Flare starts

100

0.01

0.1

変動の時間スケール

110(日)

100

ピーク時の明るさ (erg/s)

Fast Radio Bursts (radio flux)

6

無数の星々がひしめく広大な空に、稀で一過性の突発現象を探すこと

木曽観測所からの星空

77

それは広大な砂浜の中に、ダイアモンドのかけらの一瞬のきらめきを探すことと同じ

画像：Jeremy Bishop on Unsplash究極の時間軸天文学（秒スケールの全天動画モニタ）とビッグデータ
見上げた空全域の画像を、最高の解像度で「1枚」撮る•

83秒角

空の半球: 2万 平方度、1画素: 1秒角 x 1秒角、計250G画素が必要• 0.5 TB/sky
東京大学

見上げた空全域の画像を、 最高の解像度で「1秒毎」に撮る(＝動画)• 0.5 TB/sec = 14 PB/night = 1.4 EB/year†

地球大気のゆらぎのため、点源(星)の像は1 – 3秒角程度に広がる。
†1晩を8時間、1年を100観測夜として計算

データのハンドリング•I/O速度 : M.2 SSDを600台並列書き込み•

データ転送 : SINET6(最大400Gbps)にて1夜分のデータ転送に7日•データ解析: 情報の即時抽出、即時共有が必要•

立地: 都市から離れた場所に望遠鏡がある

2万平方度の空を監視するには、425台 ZTF望遠鏡とCCDカメラの口径1m広視野望遠鏡の視野が必要(画像 Caltech/ZTF)

秒スケールの全天動画モニタは不可能ではないが、現状、実現はきびしい。

9

第２部 木曽トモエゴゼン計画とその成果
秒スケールの激動の宇宙の姿をもとめて、ビッグデータとの格闘の軌跡

5分

10

木曽観測所

東京大学木曽観測所（長野県木曽郡）

東京大学
天文学教育研究センター
三鷹本部

12

世界初の広視野動画カメラ
トモエゴゼン

2019年完成

84枚のCMOSセンサー

13
世界初の広視野動画カメラによる高頻度の時間軸サーベイ

Sako et al. 2018

カメラ概要
•

視野 20平方度•

84台のCMOSセンサ (190メガ画素)•

2フレーム/秒の動画

•

可視光単色

•

2019年10月より観測開始

データの出力と処理

Image: KOJI OKUMURA(Forward Stroke)

望遠鏡焦点に搭載されたトモエゴゼンカメラ
84台のCMOSセンサが並ぶ•

毎夜30TB(最大)の画像ビッグデータ•

カメラと直結したオンサイトの計算処理システム•CPU 200コア, ストレージ 1PB•

機械学習・最適化アルゴリズムによる逐次処理とアラート生成•SINET6に接続 (2023年3月)

東京大学木曽観測所
105cmシュミット望遠鏡

トモエゴゼン計画の研究グループ, 約50名が参加「巴御前出陣図」
東京国立博物館蔵
Image: TNM
Image Archives

14

視野の広さの比較
ZTF, 口径1.2m, 米国
CCD, 静止画, 47平方度

満月

すばる望遠鏡, 口径8.4m, 日本
CCD, 静止画, 1.8平方度
パンスターズ, 口径1.8m, 米国
CCD, 静止画, 9平方度

トモエゴゼン, 口径1.1 m, 木曽
CMOS, 「動画」, 20平方度

2台のCMOSセンサで取得した動画データ, 2フレーム/秒

M27（惑星状星雲）

アルタイル（1等星）

M11（散開星団）

10分
Background image : Stellar navigator

1516

宇宙の短時間変動に着目した天文学を「時間軸天文学」とよぶ
可視光で明るさが変動する天体
2009年以降に発見された種族 (点)2009年以前に知られていた種族 (グレー)

熱核暴走型
超新星

トモエゴゼンが切り開く
短い時間スケールに残された未解明の宇宙

NASA

ESA

微光流星

NASA/CXC/M.Weiss

地球接近
小惑星

ブラックホール連星

NASA

重力崩壊型
超新星

© Jay Wong/All About Space magazine

未知の爆発現象未知の知的生命体

古典新星

0.1

110（秒）

100

0.01

0.1

変動の時間スケール

110(日)

100

ピーク時の明るさ (erg/s)

Peter Nugent (2015)より

17

トモエゴゼンによる秒スケールの全天動画サーベイ
データの取得方法

天の川•

気象条件の自己判断による「自動スケジューリング+自立運転」,「遠隔操作可」•20 平方度/ポインティング, 0.5秒ｘ18 フレームの動画•晴天夜のほぼ毎日（年間~100夜）

オリオン座サーベイ領域•

12,000平方度 (全天, 高度>35°), 1回/夜, 3時間で完了•

3,000平方度 (深夜南中領域), <10回/夜達成感度•< 17等級, < 18等級 (スタック時)•

1回の全天スキャンで約1億天体を検出

#18

総露光9秒
#10.5 秒露光

x 84チップ

空の広域を動画にて高感度・高解像度で監視する世界唯一のデータ
特定の天体を狙っているわけではない。対象は夜間の「空」。

トモエゴゼンの視野
20平方度 (直径9度)

https://tomoe.mtk.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/

トモエゴゼンのデータフロー

即時

東京大学木曽観測所（長野県）

本郷
科学プロジェクト用サーバ

トモエゴゼンカメラ

マイニング

6 %のデータ

最大30 TB/夜5日後に消去

地球接近
小惑星
一時保存
ストレージ

解析サーバ

長期保存用
アーカイブ

200TB

84CPUs

480TB

mdx模擬サーバー
(運用中)

超新星
重力波

即時転送

リアルタイム解析 ・・・ オンサイト-

リアルタイム検出 ・・・ オンサイト-

リアルタイム転送 ・・・ SINET6-

リアルタイム発信 ・・・ mdx-

長期アーカイブ ・・・・ 国立天文台

速報, アラート発信

即時

柏mdx (試験利用中)

解析, 速報, アラート発信

短周期変動
流星

三鷹.....

-18

インターネット

木曽観測所

宇宙デブリ等
他分野連携
社会利用

国立天文台
天文データセンター~1か月で同期

データ活用社会創成プラット
フォームmdxが設置されている
東京大学柏キャンパス
データ取得3年後から順次公開

長期アーカイブ19

2023年3月 学術情報ネットワークSINETが開通•

松本DCを経由してSINETに10Gで接続•

長野県内自治体ネットワーク網の協力を得て実現

課題

東京大学木曽観測所の遠景“木曽路はすべて山の中である”, 島崎藤村

• 都市部から離れた研究所のSINET接続は予算的に厳しい。
• 自然科学データの多くは非都市部で得られる。
• 大学からは自己努力で整備するようにと言われる。

データプラットフォーム• トモエゴゼンは地元自治体から温かく迎えられた。

柏ご協力をいただいた皆様

本郷• 木曽広域情報センター（木曽広域連合）• 木曽町、上松町、王滝村、塩尻市

2023年
開通

• 東京大学理学系研究科情報システムチーム

2023年
開通

• 東京大学情報基盤センター• 国立情報学研究所、信州大学• NTT社、NEC社
深く感謝申し上げます。

三鷹

国立天文台
データアーカイブ

木曽観測所
トモエゴゼン
木曽広域情報センター網トモエゴゼンのデータ公開用
サーバ

20

情報共有による時間軸天文学の連携

高層大気
近宇宙
惑星間空間
宇宙工学
宇宙環境問題人工天体監視カグラ(神岡,岐阜),LIGO,VIRGO

光赤外線大学間連携
日本の大学望遠鏡群

地球接近小惑星ネットワーク

X線連星

アラート
minutes

ニュートリノ（整備中）

アイスキューブ (南極)アラート
ニュートリノ minutes

同時観測
sec - msec

（整備中）

高エネルギー観測連携

スーパーカミオカンデ(神岡,岐阜)

15分

X線望遠鏡ナイサー
国際宇宙ステーション

アラートminutes

X線望遠鏡スウィフト

微光流星

ガンマ線バースト

トモエゴゼン(木曽)+ SINET6 +mdx

ガンマ線衛星フェルミ

超新星
新星, フレア

X線望遠鏡MAXI (理研)
国際宇宙ステーション

国際的な突発天体データベース(https://www.wis-tns.org/)

X線
バースト

X線連星

アラート
minutes

MUレーダー (信楽, 京大)

高速電波
バースト

高速電波
バースト

高速電波
バースト

電波望遠鏡チャイム(カナダ)

500m電波望遠鏡
ファスト (中国)

32m 電波望遠鏡(山口大)

サブ秒の多波長+同時連携

マルチメッセンジャー

重力波

21

トモエゴゼンのサーベイデータの取得状況
取得データの合計•

2019年10月から本格運用を開始•

取得から5日後に消去•

最近は8 TB/日で蓄積中

Total Obtained Data (TB)

取得データ

雨季

8 PB

雨季
雨季

生データ
10年間に20 PB

Date

本格運用を開始•消去される前にデータの7%をアーカイブ•

最近は0.6 TB/日で蓄積中•

今後、科学的目的のために保存データの種類を増やすと数倍に貴重な科学データの多くをやむなく破棄している

Total Obtained Data (TB)

アーカイブデータの合計

アーカイブデータ

雨季

0.6 PB

雨季
雨季

アーカイブデータ
10年間に1.5 PB

Date

保存データの種類を増やすと5 PB以上が必要

トモエゴゼンによる代表的な科学論文

22
論文のテーマ1.

Urakawa et al. `Shape and Rotational Motion Models for Tumbling and Monolithic Asteroid 2012 TC4 : High Time Resolution
Light Curve with the Tomo-e Gozen Camera’ The Astronomical Journal, Volume 157, Issue 4, article id. 155, 13 pp. (2019).

地球接近小惑星2.

Arimatsu et al. `New Constraint on the Atmosphere of (50000) Quaoar from a Stellar Occultation ’ The Astronomical Journal,
Volume 158, Issue 6, article id. 236, 7 pp. (2019).

太陽系外縁小天体

3.

Richmond et al. `An optical search for transients lasting a few seconds’ Publications of the Astronomical Society of Japan,Vol 72, 1, id.3 (2020)

未知のフラッシュの探査

4.

Ohsawa et al. `Relationship between Radar Cross Section and Optical Magnitude based on Radar and Optical Simultaneous
Observations of Faint Meteors’ Planetary and Space Science, Vol 194, id. 105011 (2020)

微光流星

5.

Morokuma et al. `Follow-up observations for IceCube-170922A: Detection of rapid near-infrared variability and intensive
monitoring of TXS 0506+056’ Publications of the Astronomical Society of Japan, Vol 73, 1, pp.25-43 (2021)

ニュートリノ6.

Sasada et al. `J-GEM optical and near-infrared follow-up of gravitational wave events during LIGO's and Virgo's thirdobserving run’ Progress of Theoretical and Experimental Physics, Vol 2021, 5, id.05A104, 23 pp. (2021)

重力波

7.

Jiang et al. `Discovery of the Fastest Early Optical Emission from Overluminous SN Ia 2020hvf: A Thermonuclear Explosion
within a Dense Circumstellar Environment’ The Astrophysical Journal Letters, Vol 923, 1, L8 (2021)

超新星

8.

Nishino et al. `Detection of highly correlated optical and X-ray variations in SS Cygni with Tomo-e Gozen and NICER ’Publications of the Astronomical Society of Japan, Volume 74, Issue 3, 6 pp (2022)

わい新星

9.

Niino et al. `Deep simultaneous limits on optical emission from FRB 20190520B by 24.4 fps observations with Tomo-e Gozen’
The Astrophysical Journal, Volume 931, Issue 2, id.109, 7 pp. (2022)

高速電波バースト

10.

Beniyama et al. `Video observations of tiny near-Earth objects with Tomo-e Gozen’ Publications of the Astronomical Societyof Japan, Volume 74, Issue 4, 27 pp. (2022)

地球接近小惑星

11.

Aizawa et al. `Fast optical flares from M dwarfs detected by a one-second-cadence survey with Tomo-e Gozen’ Publicationsof the Astronomical Society of Japan, Volume 74, Issue 5, pp.1069-1094 (2022)

M型星フレア1. 星の爆発の瞬間をとらえる
赤色矮星フレアの想像図 ©東京大学木曽観測所

科学成果① 星の爆発の瞬間をとらえる
超新星爆発の瞬間をとらえる（30分スケール）

微かな信号ほど価値が高い
 誤検出が問題•

サーベイ画像を過去と比較•

毎夜, 1億個の天体の中に1個の超新星を自動検出•

100万件の誤検出が発生 (人間の目で確認しきれない)•

機械学習(VAT, CNN)で誤検出を除去  誤検出を100件に低減•

観測後の数分以内に情報公開

CNNモデルのROCカーブ

超新星爆発の想像図

AUC = 0.9995

Image credit:
Corbis/Discovery.com

超新星の検出例－

M型星(小質量の恒星)から10秒スケールの短時間フレア現象を多数検出•

異常検知アルゴリズムの導入

短時間に変動する天体の探査・監視

短時間フレアを検出したM型星のライトカーブ
 カットアウト画像
恒星の明るさ•差分

Takahashi et al. 2022

恒星のフレアの瞬間をとらえる（10秒スケール）
1万個の恒星の明るさを数時間にわたり監視

＝爆発前

爆発後

•

24

即時の情報公開が必要

大規模な計算処理が必要•

高速電波バースト、ブラックホール連星、系外惑星、未知のフラッシュなど•

GPUクラスタを活用, 機械学習(SSD)で検出

7,000

フレア
12秒

5,000
3,000
350

400

450

500

時間（秒）

550

600

Aizawa et al. 2022

２. 地球接近小惑星の探索
地球接近小惑星の想像図 ©東京大学木曽観測所

大量の高速移動天体を検出
毎夜、約3,000個

その99.9%は人工天体
その多くは宇宙ゴミ

ESA

科学成果② 地球接近小惑星の発見と調査
空を高速移動する天体をとらえる（秒スケール）•

サーベイ画像(動画)の中を移動する天体を検出•

毎夜, 1億個の天体の中に1,000件の高速移動天体を自動検出•

100万件の誤検出が発生 (人間の目で確認しきれない)•機械学習で誤検出を除去  誤検出を100件に低減•

観測後の数分以内に情報公開

大規模な計算処理が必要
2013年にロシアに落下した小惑星

地球接近小惑星の想像図

Image: ESA

名前

発見日

推定直径

49

2022 YF6

2022-12-27

16m

:

:

:

:

推定サイズ15m

272021 KN2

2021-05-30

6mhttps://www.youtube.com/
watch?v=dE3sG7nn1-8

262021 KO2

2021-05-308m

発見時の動画
推定サイズ12m

動きの分析, 人工天体カタログとの比較により分類-

70%が既知の人工天体, 30%が未知の人工天体-

0.1%が地球接近小惑星

地球接近小惑星の発見時は即時に追観測  軌道, 自転情報の取得•

人類に危険をおよぼす場合は即時にアラート (スペースガード)•

微光流星, 低軌道人工天体

太陽

地球

地球と人類を守る

月2019 SU10

地球•

極めて高速に移動する天体の検出

2019 SU10

Beniyama et al. 2022

2012 TC4の明るさの時間変化と推定された形状
明るさ

•

モデル

0

トモエゴゼンのデータ

612

経過時間（分）トモエゴゼンが発見した地球接近小惑星計49個が国際天文学連盟に登録#

トモエゴゼンが発見した2019 SU10の軌道

地球接近小惑星の検出と追跡

27

即時の情報公開が必要

長径10m

Urakawa et al. 201925

2021 GQ10

2021-04-1415m

242021 GV4

2021-04-085m

232021 GD5

2021-04-08

11m

22

2021 FA

2021-03-1632m

212021 EP4

2021-03-154m

202021 CC72021-02-124m

192020 YO3

2020-12-2339m

182020 YJ2

2020-12-2111m

172020 VH52020-11-135m

162020 VR1

2020-11-095m

152020 VJ1

2020-11-0915m

142020 UQ6

2020-10-2094m

132020 QW

2020-08-1728m

122020 PW2

2020-08-146m

112020 HT7

2020-04-2714m

102020 HU3

2020-04-2121m

92020 GY1

2020-04-02

16m

82020 FA2

2020-03-18

10m

72020 EO

2020-03-1221m

62019 XL3

2019-12-1513m

52019 XT2

2019-12-08

17m

42019 XM2

2019-12-05

16m

32019 VD3

2019-11-05

21m

22019 SU10

2019-09-2512m

12019 FA2019-03-166m

28

宇宙産業との連携の例
宇宙デブリ・人工天体の位置把握•

トモエゴゼンの全天サーベイデータ•

地球接近小惑星の探索（天文学）で生産される不要データを再利用•

国内企業と東京大学で共同研究を実施中

調査項目

ESA

•

米国の人工天体カタログ(SpaceTrack)に対する検出率•

ライトカーブの特徴量の調査

日本から観測可能な静止軌道以上(遠地点高度＞1万km)の•未カタログ天体の軌道決定

SpaceTrack天体(約4,000件)に対してトモエゴゼンデータの宇宙産業への利活用•

軌道決定サービス•

状態監視・追跡サービス•

宇宙デブリのリスク解析・コンサルティングサービス•

宇宙デブリ除去の支援

1夜での検出率46%

3夜での検出率64%

トモエゴゼンが検出する高速移動天体(~1,000件/夜)の内訳

次世代の環境問題の解決へ

20分

ESA

SpaceTrack天体~70%

未カタログ天体~30%

地球接近小惑星< 1%

Mitsuda+2020, Space Debris WS9より

29

宇宙ビッグデータの教育普及での利活用科学に参加する (シチズン サイエンス)•

一般の非研究者が科学データを使って「科学研究に参加する」取り組み-•

木曽観測所で宇宙の年齢について議論する
高校生たち

ギャラクシークルーズ(国立天文台), SETI@Home(UC, 米)等

トモエゴゼンのデータを使って超新星などの突発天体を発見できる

天文教育に利用2021年3月10日のデータ•

トモエゴゼンは毎晩の夜空をまるごと時系列で記録している。

•

図鑑的ではない本物のプラネタリウム•

星の動き、惑星の動き•

新彗星がやってきた。見てみよう。探してみよう。

•

高校教育ではより高度に利用 (ケプラーの法則を観測から導出してみよう)

課題

突発天体データベース
へのリンク

天体位置検索

彗星予報位置mdxを科学の教育普及に活用•

プラットフォームや教材を誰が作るのか？

•

指導者の育成•GIGAスクール構想、SINETの小中高開放の構想との連携

小惑星の位置予測線と恒星カタログ

外部カタログ
表示

M35散開星団

トモエゴゼンが取得する全天画像を即時公開中
https://tomoe.mtk.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/skyatlas/
トモエゴゼン スカイアトラス

mdx上で運用予定

データ駆動型天文学

30

科学成果が、ハードウェア（望遠鏡・センサなど）の性能により律速されるのではなく、データの中から価値ある情報を抽出できるかどうかに律速される天文学
即時共有
分類、偽情報の除去
アラート生成的確な判断
即時解析
ビッグデータ, 機械学習, 最適化,自動観測, 高速ネットワーク

トモエゴゼンシステムの概念図

トモエゴゼンとはデータ駆動型科学の理念に立脚した宇宙観測システム

31

時間軸天文学が学術大規模計算基盤に期待すること
1. データの長期保存（アーカイブ）問題の解決• 科学においてデータは人類の宝。学問は100年スケールで前進する。
• ビッグデータの長期保存（アーカイブ）は大問題。

計算の処理能力の向上だけでは、ビッグデータ科学を前進できない• アーカイブの経費をサイズに比例してユーザに求めるのは無理がある。
2. データI/Oの高速化

スパコンと人工知能に傾倒しすぎないこと。

• データをため込むだけではだめ。いかに迅速に処理して発信するかが大切。
• ビッグデータの処理速度と発信速度はしばしばI/Oリミットになる。
3. データの生産地は都市部とはかぎらない

即時解析+即時アラート+高速伝達の性能も大切• 科学ビッグデータはしばしば非都市部で生成される。
• ネットワークの強化が課題。ビジネスの観点では不成立。地元の自治体と協力する体制を強化。
• 自治体と協働するには初・中等教育、生涯教育、災害対策、観光対策などの価値観の共有が必要。

激動の宇宙の姿をもとめて

木曽トモエゴゼンとビッグデータ天文学― まとめ ―

トモエゴゼン計画とは•

木曽シュミット望遠鏡 ＋ 広視野CMOSカメラを使い、•空の広い範囲を動画で見続けることで、•「偶然におきる宇宙の一瞬の変化」をとらえる科学計画。

トモエゴゼンとデータ駆動型天文学•

自立運転で毎晩の夜空をまるごと時系列で記録。最大30 TB/夜。

•オンサイト処理  SINET6  mdx (即時公開), 国立天文台 (長期アーカイブ)•

データの迅速な利用 : 即時解析、即時発信（アラート）。

•

データの長期保存 : 科学データは人類の宝。科学は100年スケールで前進する。

•天文学以外で利活用 : 産学連携(宇宙デブリ等)、教育普及。

学術大規模計算基盤に期待すること•

データの長期アーカイブ問題の解決•

データI/Oの高速化•

非都市部からのビッグデータの発信

朝日をあびるシュミット望遠鏡ドーム

トモエゴゼンで取得した画像データ (おとめ座銀河団)

32

33

APPENDIX

34

理学ビッグデータとその社会における利活用
理学とは、•物理学、化学、生物学、地球科学、天文学。自然科学とも呼ばれる。

•基礎科学（理学） ― 応用科学（工学、医学、薬学、農学、情報学）•

明日の社会の役に立たない科学
米国フェルミ研究所ウィルソン所長、議会(1969年)にて「加速器は米国の防衛に直接は貢献できません．しかし，米国を防衛するに値する国にできます.」

LHC/ATLAS素粒子実験のデータは200PB/年におよぶ“It has nothing to do directly with defending our country except to help make it worth defending.” ( https://history.fnal.gov )理学データは社会で利活用できるのか？
•

明日の社会の役に立たないので、残念ながら利活用は難しい。

•

極めて専門的なデータ。

理学ビッグデータは社会で利活用できるのか？

理学ビッグデータは社会の役に立つのか？

•

やはり、大部分は役に立たない。

•

主目的でないところに面白い情報が隠れているかもしれない。それは極めてユニークな情報であるはず。

•

理学研究者の積極的なアイデアだしが必要35

トモエゴゼンのデータ公開•

東京大学理学部1号館(本郷)に設置したサーバーにて画像データを公開中•

mdxにデータ公開の機能を移設予定•

mdxでは公開データの種類の拡張、データ解析機能の移設を予定

オープンデータ (制限なし)

アーカイブ画像データ

木曽観測所

https://tomoe.mtk.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/

共同研究用データ (制限あり)

トモエゴゼン計画との共同研究下で実施
検索画面

速報画像データ•

較正済み科学データ (FITS形式)•

較正済み科学データ (FITS形式)•

取得6か月後から順次公開•

全データを即時公開

スカイアトラス

観測ログ

突発現象・移動天体データ•

日々の全天画像 (PNG形式)•

価値ある情報を抽出したデータ群•

インタラクティブビューア•

全データを即時公開•

全データを即時公開

ファイルリスト

突発現象データビューア

産学連携用データ

高速移動天体データビューア