AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-26
HSC広域サーベイの約1000万銀河に対する深層学習による多波長構造パラメータの推定
原題: Complete Multi-Band Structural Characterization for 10 Million Galaxies in the Hyper Suprime-Cam Wide Survey using Deep Learning
銀河の構造は波長によって異なるため、多波長の構造パラメータを大規模に求めることが求められていた。ベイズ深層学習の枠組みGAMPENを用い、HSC-SSP広域サーベイの約1400平方度にわたる約1000万銀河について、g・r・iバンドごとの光度比、有効半径、フラックスの事後分布を算出した。単一バンドで学習したモデルを、全データの約0.5%を使った転移学習で新しいバンドに適応させ、平均偏差6%程度の良く較正された結果を得た。ただしz≳0.5のg バンドは精度が大きく低下したため、公開カタログからは除外されている。