第14回光⾚外線天⽂学⼤学間連携ワークショップ
2024年3⽉9⽇

機械学習による突発天体検知技術
東京⼯業⼤学⾼橋⼀郎

突発天体の検出は時間との勝負
IceCube-170922A
GW170817

Modjaz et al.
2019

Kann et al. 2023

Villar et al. 2017
Morokuma et al. 2021

⼈の⼿では追いつかない事例が増えてきた → 機械学習技術の必要性

今⽇話すこと• すばるHSC探査における超新星の検出• Tomo-e Gozen突発天体探査におけるReal/Bogus分類の改善• Tomo-e Gozen動画データからの短時間突発現象の検出• MITSuMEデータを使⽤した差分を⾏わない突発天体検知⼿法の開発• Tomo-e Gozenにおける突発天体即時アラートシステムの開発

機械学習技術でどんなことができるのか︖

8年

すばるHSC探査における超新星の検出
Morii et al. 2016, Machine-learning selec<on of op<cal transients in the Subaru/Hyper
Suprime-Cam survey, PASJ, Volume 68, Issue 6, December 2016, 104,https://doi.org/10.1093/pasj/psw096
Yasuda et al. 2019, The Hyper Suprime-Cam SSP transient survey in COSMOS: Overview,PASJ, Volume 71, Issue 4, August 2019, 74, https://doi.org/10.1093/pasj/psz050

すばる望遠鏡による超新星探査
超新星の発見数• 発⾒される超新星の数は急増

暗い25000
20000
15000

• 全世界での発⾒数は10万/年へ 10000• 機械学習技術の必要性• すばる望遠鏡HSCによる探査• 2016年11⽉から6ヶ⽉

500002011 2013 2015 2017 2019 明るい

発⾒された超新星の例

Yasuda et al. 2019

• 遠⽅の超新星（特にIa型）• 明るさと距離の関係から宇宙モデルを推定Yasuda etal. 2019

近い遠い超新星探査の流れ
Subaru+HSC

Hawaii

Tokyo

IPMU

1,000,000 Candidates
ML Selection I
Real vs Bogus
Old

ML Selection IITyping
Photo-z
1000 SN Candidates

NewDiﬀ.

Best 10 Targets

1200 Core
Image
Processing
Best Ones!
HST

Keck
Spectroscopic Follow-up

機械学習によるReal/Bogus分類
Yasuda et al. 2019

• 差分画像から変動天体を検出
Old• 誤検出（Bogus）が⼤量（106）に出てくる• Realを機械学習で選別• 複数の分類器の多数決• BogusとRealの画像を機械に学習させ分類• 変動天体の等級や星像の形状を特徴量として学習させて分類• 最後は⼈の⽬でチェック• 機械による選別後でも6万天体• 最終的な超新星候補は1824

NewDiﬀ.

Tomo-e Gozen突発天体探査における深層学習によるReal/Bogus 分類の改善

Takahashi et al. 2022, Deep-learning real/bogus classiﬁcation for the Tomo-e Gozen transient survey,
Publications of the Astronomical Society of Japan, Volume 74, Issue 4, August 2022, Pages 946‒
960, https://doi.org/10.1093/pasj/psac047

Tomo-e gozen project
Kiso schmidt telescope• 1.05 m

9 deg• FOV : 9 deg in diameter

Tomo-e gozen camera• Wide-ﬁeld CMOS imager• 84 CMOS sensors• 20 deg2 sky in 2 fps• 30 TB /nightCMOS image sensor• 2000 x 1128 pixels• Non-cooling• Low read noise of 2 ehttp://www.mtk.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/kisohp/top_e.html

突発天体の検出
観測• 画像差分による検出

参照

差分=

­• 誤検出（Bogus）~106/Night-> 機械学習を使⽤したReal/Bogus分類

機械学習（CNN）による分類結果

Bogusの例
差分の失敗

装置起源

Bogus
Real
Bogus <--> Real

本物が偽物に埋もれる学習⽅法の改善①︓モデル構造
従来モデル
64

22304 2304

32

新しいモデル128 64

664

2532

1113+

• ⼀般的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

Convolution with ReLU activation
Max Pooling
FlattenDropoutDense with ReLU activation
Dense• より深く複雑な構造

64646464

64+128128256256128128128128

864

2932 64

15++256

256

Convolution with ReLU activation
channel and spatial Squeeze & Excitation

2564128

256

256

256

256+24++256

432 32 32 32 32256
Convolution
Global Average Pooling

Max Pooling
Dense

Filter Response Normalization

学習⽅法の改善②︓ラベルエラーへの対処
ラベル：Bogus

ラベル：RealRef

New

Ref

Sub

Bogus <-New

Sub-> Real• ラベルエラーの⽐率：0.6% (Bogus), 1.0% (Real)• 学習を2段階に:(1)学習データ⾃体を分類し、誤分類しているものを「ラベルなし」に(2)半教師あり学習

性能評価
従来モデル

新モデル

ROCカーブ

Bogus
Realr'eBe

出⼒

ZTF Real/Bogus

Confusion
matrix

TPR: 0.983, FPR: 0.017(Duev et al. 2019)

実運⽤での成績• Tomo-e Gozenの解析パイプラインに新しい分類器を実装• 実装前後での突発天体候補数の変化を調査

1/150

1/130

突発天体候補の数が1⽇あたり5000天体から40天体に

Tomo-e Gozen動画データからの短時間突発現象の検出

短時間変動天体

Tomo-e Gozen 動画データ• 2fpsの動画データを撮れる• 全ての動画をチェックしきれていない

9 deg

機械学習技術を応⽤して短時間変動天体を⾼速に検出する

Single Shot Multibox detector (SSD)• 画像中の物体検出• 位置と⼤きさ、種類を推定

Liu et al. 2015 (arXiv:1512.02325)

検出⽅法

Flash候補：21フレーム⽬に検出• 各フレームでSSDによる物体検出• 連続する3フレームを⼊⼒• 1フレームだけ光る天体(Flash)を検出
Class0: 通常の星Class1: 背景

Class2: Flash誤検出例
流星（23フレーム⽬）

移動天体

議論
• 処理速度 ４枚の⺠⽣⽤GPUでほぼリアルタイムで処理可能
 ⼀晩のデータを1⽇で処理

Evryscope による地球影に対するﬂash rate分布• Flash候補天体の起源

 太陽との離⾓：120~145 度
 ⼈⼯衛星やデブリによる太陽光反射• 今後 サンプル数を増やしてより正確な検証へ 本物のFlash天体を探査

Corbett et al. 2020

MITSuMEデータを使⽤した差分を⾏わない突発天体検知⼿法の開発
伊藤尚泰、東京⼯業⼤学2022年度修⼠論⽂

差分を⾏わない突発天体検知• 差分画像で引き残しが発⽣

浜崎 (2020)

観測画像

過去画像

差分画像

成功例

• 異なる望遠鏡データでの差分• 画像差分を⾏わずに直接検知
失敗例• MITSuMEの実際のGRB残光でテスト
観測画像

64
MITSuME

1

96

3
7
1530
61

256 256
128

Pan-STARRS

1

fc8+softmax

61

過去画像

4040

96

突発天体あり

conv1

conv2

conv3

512

512

conv5
512512

conv411fc6

fc7

突発天体なし突発天体を検知できる割合

MITSuMEの運⽤時における識別器の予測性能
感度を上げると誤検知増加
誤検知数の許容数︓

感度上昇 S/N＞10

500/観測⽇（仮定）
突発天体のS/N

S/N≦10実運⽤時の予測性能︓
SN⽐>10で97%検出

誤検知数（1観測⽇あたり）

MITSuME解析パイプラインに実装しテスト中• 検知された候補をweb上で確認• 今後実際の観測データで精度を上げていく予定Tomo-e Gozenにおける突発天体即時アラートシステムの開発
星野⿓⼀、電気通信⼤学2023年度修⼠論⽂
私のやったこと︓ ①機械学習の⼊⾨編を教えた②⽉１ペースでのミーティングでアドバイス

Tomo-e Gozen発の突発天体アラートの実現
星野⿓⼀, 2023年度電通⼤修⼠論⽂より

Takahashi et al. 2022

特徴量︓計64個

ランダムフォレストなど基本的な分類器を使⽤• Tomo-e Gozenのデータベースの情報（座標、ライトカーブ、形状、CNNのスコア）• 外部の銀河・天体のカタログ（GLADE、 Pan-STARRS、 gaia ）実装と観測• Tomo-eのパイプラインに分類器を実装しテスト• 1⽇平均17個の突発天体候補アラート• アラートにより発⾒された超新星２天体をTNSに報告（越さん発表）• 今後は更なるシステム改善を予定来年度から新たな研究を開始予定• 科研費 基盤cで採択• 機械学習による特異突発天体の選別＋MITSuMEでの⾃動追観測

まとめ
これまでに学んだこと︓枯れた技術を実際のデータに即応⽤し使える程度に実装できるかが重要• すばるHSC探査における超新星の検出• Tomo-e Gozen突発天体探査におけるReal/Bogus分類の改善• Tomo-e Gozen動画データからの短時間突発現象の検出• MITUSuMEデータを使⽤した差分を⾏わない突発天体検知⼿法の開発• Tomo-e Gozenにおける突発天体即時アラートシステムの開発• 来年度から機械学習による特異な突発天体の選別研究（科研費 基盤c ）を開始