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
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)重⼒波天⽂学では広⼤な誤差領域からの電磁波対応天体の位置決定が重要であり、従来はその位置決定の過程では今得られた観測画像と以前得られた過去画像の差分画像を⽤いていた。しかし異なる望遠鏡間の差分画像にはPSFの差由来の引き残しが発⽣し膨⼤な画像の確認が必要となるため、本研究では、畳み込みニューラルネットワークを⽤いて、差分画像を使⽤せず観測画像と過去画像から直接突発天体の有無を判断する識別器を作成した。学習のために⼗分な量の真の突発天体の画像を⽤意することは困難なため、擬似突発天体画像を観測画像に埋め込んだ画像を学習させ、作成した突発天体識別器の実⽤性を検証するために実物の突発天体画像による識別性能評価を⾏い、突発天体がS/N > 10の場合は誤検知数を500/⽇に抑えつつ突発天体を97%検知可能と予測した。

1. ⽬的

2. 既存⼿法

⼤⽬標：宇宙における重元素の起源を解明
中⽬標：中性⼦星合体から重⼒波と共に放射される電磁波を観測
GW170817：数⽇で減光
⼩⽬標：望遠鏡画像から突発天体を発⾒

既存⼿法 ①：差分画像法
観測画像

GW170817：電磁波対応天体の発⾒

差分画像

過去画像

差分画像で突発天体のみを残す←暗 / 明→

成功例

観測画像

過去画像

差分画像

異なる望遠鏡間の差分画像では引き残しが発⽣

失敗例
甲南⼤浜崎修論 (2020)

発⽣からの経過⽇数

Credit: P. K. Blanchard / E. Berger / P. Edmonds

V. A. VILLAR, et al. (2017)

突発天体検知の難しさ• 星が多い• 解像度の差• 波⻑帯の差• 宇宙線• 背景のゆらぎなどの原因

突発天体あり観測画像 過去画像

突発天体なし観測画像 過去画像-1.5e+02

3. 提案⼿法

-92

-36

-92

-1.5e+02

1.3e+02

1.9e+02-67

2.5e+02-2e+023e+02

-26

77

20-36

77

-1.1e+02-1.5e+02-2e+0220

1.3e+02-1.5e+02
3.6e+02

-92

14

77

20-36

55

1.9e+02

1.3e+0296

2.5e+02

1.9e+022.5e+02

3e+02

1.4e+02識別器

2.2e+02

3.6e+02

⼿法概要：天体

畳み込みニューラルネットワーク• VGG• ⼀般画像で学習済み• 天体画像で追加学習

観測画像

図図
2.8.
2.8.Negative
Negative
画像（突発天体なしの画像）と画像（突発天体なしの画像）とPositive
Positive
画像（疑似突発天体ありの画像）の例。
画像（疑似突発天体ありの画像）の例。
。中心の。中心の明るい部分が銀河で、黄色い丸で囲った点が擬似突発天体である。銀河の見かけのサイズが対象画像より、明るい部分が銀河で、黄色い丸で囲った点が擬似突発天体である。銀河の見かけのサイズが対象画像より、参照画像の方が大きい例がある。これは、参照画像の方が検出限界が深く、銀河の裾の暗い部分まで検出し参照画像の方が大きい例がある。これは、参照画像の方が検出限界が深く、銀河の裾の暗い部分まで検出しているからだと考えられる。ているからだと考えられる。

実物の突発天体画像
観測画像
過去画像

図図
2.8.
画像（突発天体なしの画像）とPositive画像（疑似突発天体ありの画像）の例。
。中心の2.8.NegativeNegative画像（突発天体なしの画像）とPositive画像（疑似突発天体ありの画像）の例。
。中心の識別器

明るい部分が銀河で、黄色い丸で囲った点が擬似突発天体である。銀河の見かけのサイズが対象画像より、明るい部分が銀河で、黄色い丸で囲った点が擬似突発天体である。銀河の見かけのサイズが対象画像より、参照画像の方が大きい例がある。これは、参照画像の方が検出限界が深く、銀河の裾の暗い部分まで検出し参照画像の方が大きい例がある。これは、参照画像の方が検出限界が深く、銀河の裾の暗い部分まで検出し2929ているからだと考えられる。ているからだと考えられる。

過去画像

2929

5.1 識別器の不得意な点

訓練 検証 テスト
擬似突発天体画像∼ 10! ∼ 10" ∼ 10"
実物の突発天体画像 なし∼ 10 ∼ 50

ハイパーパラメータの調整

打ち切り位置の妥当性を評価-0.00022-9.4e-05-0.0082

2.7e-05-0.0064損失関数の変化 （擬似：訓練 / 検証）

0.00015-0.00450.00027-0.00270.00039-0.0008

0.000510.00100.000640.00290.000760.00470.0066突発天体を正しく検知
突発天体⾒逃し損失関数の変化（実物：検証）

突発天体
なし

5.2 実運⽤への検討

画像中⼼からの距離 [ピクセル]

損失関数

損失関数

学習の繰り返し数

𝑓 < 𝑓th

出⼒値𝑓0.0103

乖離

学習打ち切り

突発天体あり

実物の突発天体の識別性能：S/N・距離への依存性

0.0084

S/N

画像を独⽴に3分割• 訓練：機械学習モデルの重み更新• 検証：ハイパーパラメータ調整• テスト：性能評価-0.00034𝑓 ≥ 𝑓th

突発天体を検知できる割合

4. 結果：学習の打ち切り/ 識別性能-0.00046

突発天体
𝑓 < 𝑓thなし

2.6e+02

観測画像

先⾏研究（機械学習ベース）からの進歩点：より実践的に• 識別性能評価：擬似→実物の突発天体画像• 検知対象位置：等間隔→天体検出
擬似突発天体画像
過去画像
観測画像

出⼒値𝑓

3.6e+02

1.8e+02

3e+02

突発天体のS/N

誤検知数（1観測⽇あたり）• S/N < 10で⾒逃し増加<latexit sha1_base64="titpeGhQPqX++g2JuDhQYHCARiI=">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</latexit>

学習の繰り返し数• 閾値 fth を下げる→検知率増、しかし誤検知率も増• 誤検知数の許容数を仮定：500/観測⽇• その時の検知率はS/Nで変化• S/N > 10なら97%検知<latexit sha1_base64="WYD5IsHp8qcuH1eOZXp1aWG7WcE=">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</latexit>

識別性能 (閾値 fth = 0.0051 )

正解

突発天体
なし

突発天体
あり
突発天体なし
あり
予測あり
突発天体

突発天体
あり

𝑓 ≥ 𝑓thOR-2e+02

特⻑

既存⼿法 ②：機械学習ベースの⼿法（飯⽥修論、2020）• 引き残しの発⽣する差分画像を⽤いず、観測/過去画像のみから検知

Pan-STARRS望遠鏡の過去画像

MITSuME望遠鏡の観測画像

実物の突発天体画像を⽤いて識別性能を評価

6. まとめ・今後の展望• 突発天体を検知した割合/= 91%• 誤検知率/= 9%• ⼗分な識別性能を確認• CNNを⽤いて望遠鏡画像からの突発天体識別器を開発• 擬似突発天体画像で学習、実物の突発天体画像で評価• 実運⽤への検討• S/N > 10なら97%検知可能• 今後の展望• 開発した識別器を我々の望遠鏡へ導⼊