| Project/Area Number |
20K04016
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 16010:Astronomy-related
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| Research Institution | Tokyo University of Technology |
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Principal Investigator |
加用 一者 東京工科大学, 教養学環, 教授 (80377928)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 重力レンズ / 観測的宇宙論 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，重力レンズ現象を起こした天体を数多く見つけることを狙った研究である。元となるデータは，すばる望遠鏡のHyper Suprime-Cam (HSC) で得られた，広い天域の鮮明な画像データである。このデータに対して，いくつかの手法 (具体的には，Sloan Digital Sky Survey のデータに対して用いてきた手法をHSC用に改修すること，満員電車の中でも目視探査・分析を可能とするiPhone/iPad用ツールを開発すること，機械学習の手法を適用すること) を用いて重力レンズ候補天体を見つけ，分光観測により確定するということを着実に実行していく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はHSCデータを用いて3つの手法 (手法1. SQLS/BQLSの候補へのHSCのデータを用いた調査, 手法2. 目視による探査, 手法3. 機械学習による探査) により重力レンズクェーサーを探査する研究計画である。このうち手法1については，2021年度中に完了している。
手法2については，今年度は論文を1件出版した。これは，銀河によってその背景のクェーサーが重力レンズ効果を受けている系を探すもので，6199個の候補天体を目視により分類し，73個の高確度 (および17個の中確度，53個の低確度) の候補天体を発見したものである。
手法3については，2022年度までの研究により，機械を訓練するための模擬データの生成方法の質を向上させることが重要であることが判明したので，2023年度も引き続きいくつかの試行を行った。しかしいずれの結果も芳しくない。実際のデータに含まれるノイズ (あるいは紛れ込む無関係の天体) の多様性をうまく模擬できていないためか，模擬データに対しては高パフォーマンスをみせる機械が，実際のデータに対しては極めて低いパフォーマンスしか示さない。探査方針を大きく変更することも必要かもしれない。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
手法1は完了し，手法2も着実に成果を上げているが，手法3が大きく遅れているために「遅れている」と自己評価をした。手法3については，昨年度に引き続き，模擬データの構築に取り組んだが，これがうまく機能していないことによって躓いている。
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| Strategy for Future Research Activity |
手法2について，2021年度までに88,000超の画像について目視探査し興味深い127個の候補天体を得ていたが，これの詳細分析を実施できていなかった。今後はこの詳細分析を実施する。なお，本科研費ではこの詳細分析を通勤電車の中でも実施できるようにiPad用のアプリを開発する計画であったが，コロナ禍以降通勤時間が減ったため，このアプリの開発は実施せずに，通常のPCを用いた分析を行うこととした。
手法3については，これまでの研究の状況から，大きな進展が見込まれないかもしれない。しかし，機械学習の技法の進展は目覚ましいため，本研究の天体の特性に合わせた手法がないか調査しながら，可能性を探求したい。場合によっては，機械学習の路線を断念し，手法1で用いた従来の画像処理方法の適用も考えると良いかもしれない。根気強く試行錯誤を重ねたい。
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