AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-21
J-PLUS: 教師なし機械学習を用いた第4データリリースにおける特異なスペクトルエネルギー分布の同定
原題: J-PLUS: Identifying Outlier Spectral Energy Distributions in the Fourth Data Release Using Unsupervised Machine Learning
分光フォローアップにつなげるため、希少な恒星集団や新種天体の候補を選び出すことを目指し、J-PLUSの12フィルターの測光データにオートエンコーダによる異常検知を適用して、サンプルの優勢なパターンから外れるスペクトルエネルギー分布を検出した。さらに外れ値の色にt-SNEを適用し、SIMBADや他のサーベイの情報と組み合わせて分類することで、特定の恒星集団に対応する明確な島を同定した。その結果、白色矮星と低質量星の大規模なサンプルを特定し、汚染された白色矮星の小さなサブセットを含めるとともに、文献で未報告の炭素リッチ星19個、激変星11個、白色矮星-主系列星連星170個の候補を報告した。