AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-23
深層学習で二重活動銀河核の候補から偶然の重なりを除外
原題: Decoupling candidate dual AGN from chance superpositions in the GOTHIC survey via a deep-learning framework
大規模な撮像サーベイで二重活動銀河核（DAGN）を見つけるのは難しく、前景の星や偶然の重なりが誤検出の原因になる。本研究は、GOTHICパイプラインで候補から外れた46,061個の銀河を、注釈付きのSDSS画像で学習させた深層学習モデル（YOLOv11）で再検証した。モデルは適合率0.919、再現率0.905を示し、約29,605個の二重核候補を抽出した。目視検査で54.5〜62%が本物の二重核と整合したが、確定には高解像度の追観測が必要である。