AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-23
SIGNN++：地上の夜間観測でも頑健なグラフニューラルネットワークによる恒星同定
原題: SIGNN++: Robust Graph Neural Star Identification on Earth
GNSSが使えない夜間の天測航法では、恒星を同定する学習ベースの手法を地上の実環境で信頼できるものにすることが課題である。研究では、グラフニューラルネットワークによる既存手法SIGNNを拡張し、より現実的なノイズモデル、角距離エッジ特徴のフーリエ変換、RANSACに基づく姿勢補正を組み合わせた。その結果、地上の観測擾乱に対してより頑健になり、既存手法や公開の基準手法より同定精度と解決率が高く、姿勢精度と計算時間は同程度に保たれた。