動画観測のススメ
トモエゴゼンによるLessons learned
酒向重⾏（東京⼤学, さきがけ）,トモエゴゼンチーム

関連発表
P-1 ⽊曽超広視野⾼速CMOSカメラTomo-e Gozen Q0の試験観測による性能評価
⼩島悠⼈（東京⼤）P-6 ⽊曽超広視野⾼速CMOSカメラTomo-e Gozen によるグリズム分光観測の検討 ⼤澤亮（東京⼤）P-11 ⽊曽超広視野⾼速CMOSカメラTomo-e Gozen Q0の構造特性の評価
⾼橋英則（東京⼤）第7回可視⾚外線観測装置技術ワークショップ, 2017/11/16-17, 京都⼤学

Kiso 105cm Schmidt telescope,
the Univ. of Tokyo
Sako, Shigeyuki*a, b, Ohsawa, R.a, Takahashi, H.a, Kikuchi, Y.a, Doi, M.a,c,
Kobayashi, N.a, Aoki, T.d, Arimatsu, K.e, Ichiki, M.a, Ikeda, S.f, Ita, Y.g,Kasuga, T.h, Kawakita, H.i, Kokubo, M.a, Maehara, H.j, Matsunaga, N.k,Mito, H.d, Mitsuda, K.a, Miyata, T.a, Mori, K.a, Mori, Y.d, Morii, M.f,
Morokuma, T.a, Motohara, K.a, Nakada, Y.a, Osawa, K.a, Okumura, S.l,Onozato, H.g, Sarugaku, Y.d, Sato, M.m, Shigeyama, T.c, Soyano, T.d,Tanaka, M.e, Taniguchi, Y.a, Tanikawa, A.n, Tarusawa, K.d, Tominaga, N.o,Totani, T.k, Urakawa, S.l, Usui, F.p, Watanabe, J.e, Yamaguchi, J.a, andYoshikawa, M.q

the first astronomical wide-field CMOS camera

the Tomo-e Gozen•

Telescope

Kiso 105-cm wide-field Schmidt•

Field of view

20 deg2 in φ9 deg•

Image sensors

84 chips of CMOS•

Data acquisition rate

2 fps (max)•Data production rate

30 TB/night (max)•Commissioning

Aug. 2018•

Operation

10 years

Sako et al. 2016, SPIE

84 chips of high-sensitive CMOS sensors

Wide-field Movie Survey is the Worldʼs First Trial
Completion of survey powers for transient events

CMOS

Field of View (deg2)

100CCD19ZTF

unexplored universe
1917102225

Tomo-e23

iPTF
Decam KWFC

HSC

182522TAOS II

0.1

20

20

161

LSST
20 Pan-STARRS

110

Temporal resolution (sec)

SDSS

100
The numbers in the circles
show limiting magnitudes.

動画データと静⽌画データ
動画データの良いこと

AIによるキャプチャの⾃動⽣成• 情報量が多い• 時間分解能が⾼い

動画データの悪いこと

静⽌画

動画

Microsoft Captionbot

Perception and Language Understanding Project

https://www.captionbot.ai/

https://aistairc.github.io/plu/sample-captions.html

Miyao (NII) et. al“I think itʼs a group of people sitting ata table with a birthday cake and theyseem ☺ ☺ ☺ ☺ ☺ ☺”• 情報量が多い• 重複・無駄なデータが多い“a woman is slicing a tomato”• 特徴量の抽出が難しい• データの解釈が難しい“men are playing football”

天⽂学と動画データ• 天⽂学データの⼤部分は静⽌画データ- 本講演では時間分解能<数秒の連続2次元画像を“動画”と呼ぶことにします。

• 理由
1. 微かな光を追い求めてきたから（露光時間, 読み出しノイズ）
2. 宇宙は簡単には変化しないから•

ひので衛星, 太陽の採層 (JAXA)

Chandra/ACIS X-ray CCD
3.2 sec/frame

ひまわり衛星, 台⾵ (気象庁)

中間⾚外線検出器Si:As 1kx1k

例外
1. 太陽観測（変化が速い、明るい）
2. 地球観測（変化が速い、明るい）3. ⾼エネルギー観測（エネルギー分解能)
4. 地上中間⾚外線観測（0.1secで飽和,背景変動）

可視⾚外線天⽂学では動画データは不要？
• 微かな光を検出するには⻑時間露光が必要

1sec 1min

1hour

1day1month- そうでもない（だろう）- そんなこと⾔ったら⼩⼝径望遠鏡の存在意義がない- 集光⼒を何に配分するかは⾃由とはいえ、⼤丈夫か？

• 宇宙は簡単には変化しない- そうでもない（だろう）- 調べていないだけ。知らないだけ（だろう）。
http://www.astro.caltech.edu/~ycao/B&ETalks/B&E_FRBs_Cooke.pdf

ほんとうか？ 説得⼒が無い。

可視光で空の動画をとってみる

380 mm8 chips of CMOSsensor

590 mmKiso 1.0-m Schmidt telescope
Tomo-e PM
CMOS image sensors
1 chip, 39.7ʼ x 22.4ʼ
2 fps• トランジェント現象は、露光を継続すると背景ノイズにより消されてしまう。
• 雲の通過はフラットエラーとして、うやむやにされる可視光で空の動画をとってみる
252P/LINEAR
Kiso 1.0-m Schmidt telescope
Tomo-e PM
CMOS image sensors
1 chip, 39.7ʼ x 22.4ʼ
2 fps• 空はたいへんにぎやかだ

散在流星の個数カウント（⼤澤, 天⽂学会2017春）

シュミットシンポ2017, ⼩島より検出限界等級••••

Kiso 105cm f/3.1 Schmidt telescope
CMOS, read noise 2eg-band (λ=475nm, dλ=150nm)
Background 21 mag/arcsec^2- Texp > 0.3secでbackground limit- 動画でもS/Nを損しない- ⾼速動画では空の明るさは影響しない
read-noise limited

background limited

S/N ∝ D2 / Nread

S/N ∝ D / √Fsky- ⼝径1mでも16 ‒ 18magを検出可時間分解能 vs 検出限界等級

シュミットシンポ2017, ⼩島より1m望遠鏡でも⾼い競争⼒- 10秒以下の時間分解能を持つ観測装置
はそもそも少ないフラッシュの検出限界等級• Pulsar, FRB, flash

シュミットシンポ2017, ⼩島より

- ⼤型望遠鏡との差が⼤幅に縮まる- 未発⾒のフラッシュ現象が存在するはず移動天体の検出限界等級

シュミットシンポ2017, ⼩島より

トレイルロス• NEOs, meteor, space debris- ⼤型望遠鏡との差が⼤幅に縮まる- 未発⾒の移動天体が⼤量に存在するはずNear earth object 2012 TC4

Kiso 1.0-m Schmidt telescope
Tomo-e Q0
CMOS image sensors
1 chip, 39.7ʼ x 22.4ʼ
2 sec/frame
2017/10/11 20:40:36(JST)から1時間200倍速再⽣移動天体の検出と追尾
速度ベクトルの散布図
1.0
恒星0.5

optical flow法にて追尾移動天体

Vy 0-0.5-1.0-3-2-1Vx01

移動天体の経路
400300

Y
200
1000

⼤澤ら

0100

200

300

400

X

500600

Tomo-e Gozenによる全天サーベイの計画- 2時間で10,000 deg2
- 3 ‒ 5回繰り返し/夜- 各露光3sec- 18等級以上のイベントを全て録画

動画システムは瞬時に録画の開始と終了が可能- Each circle: FoV with Φ9 deg- Yellow: Milky way- ~300 sky areas

Test observations for All-sky survey
Kiso 1.0-m Schmidt telescope
Tomo-e Q0
CMOS image sensors

0.5 sec/frame x 6 exp =total 3 sec/pos

39.7ʼ x 22.4ʼ

Φ 9 deg
pseudo datareal data taken by Tomo-e多数フレームの効能
Pos #1

Pos #5

Pos #2

Pos #6・・・・
flash
cube-FITS
coadd w/clip

coadd w/clip

coadd w/clip

coadd w/clip・・・・- クリップ- 測光結果の信頼性の評価

mosaicQuick & wide-field follow-ups of GW events

Gravitational wave observatory(KAGRA, LIGO, VIRGO)FoV of Tomo-eSurvey area (deg2/hour)

NS-NS merger

104

Tomo-e 1-m
ZTF 1.2-m

103
102
10

iPTF
1-m

19
Example of localization map bytwo GW obs. (a few 100 deg2)

Decam4-m

23

500 deg2
Subaru8-m27Limiting magnitude (V band)短時間変動現象 ＋ ⾼速オーバーサンプル観測

Visible Mag

1時間- データの信頼度が⾼い- ⽇本の天候が安定する時間スケール

δScui型変光星, Tomo-e PMまとめ• 光⾚外線天⽂学に⻑時間露光が必要とはかぎらない• ⾼速に変動する宇宙は⾒過ごされている。
• 中⼩望遠鏡では~1secでbackground limitになる。
• ~1secでも16-18magを検出できる。
• 動画はフラッシュ、⾼速移動現象の検出に強い• 動画センサはクイックな観測を実現• 時間軸にオーバーサンプルする利点：

多様な情報、信頼度向上• 課題： ビッグデータとどう向き合うか、逐次処理、データ消去