機械学習を使って天体望遠鏡データの解析を効率化したい!
私の研究テーマはこんな感じです
近年の天文学研究に用いられる天体望遠鏡 (ジェームズウェッブ宇宙望遠鏡やアルマ望遠鏡など)は大型化しています. それに伴い, 高品質なデータを大量に取得できるようになってきているので, AIや統計学などの技術の活用によるデータ解析の効率化が進んでいます. この研究では「天文学x機械学習」をテーマに, (1) 教師なし機械学習による天文画像のノイズ低減処理や, (2) 遺伝的アルゴリズムを用いた電波望遠鏡アンテナ群の配置の最適化による画像品質の向上, (3) 教師あり機械学習を用いた銀河の複数波長画像の分類と次元削減など, 望遠鏡で取得する画像データの解析手法の開発に取り組んでいます.
こんなこと知りたい、話し合いたい、教えてほしい！
AIを用いた画像認識や統計学をベースにした画像解析などの専門家と知り合いたいです. 特に, 画像に関する技術をお持ちで(できれば天文学への応用に興味がある方)と知り合って, アドバイスをいただきたいです.
これが私の得意技です！ このことなら私に聞いて～
宇宙のこと, 特に銀河や超巨大ブラックホールについて研究しています. また, 得られた成果をもとに一般向け講演など, 科学コミュニケーションに関する活動も(微力ながら)行なっています.
“機械学習を使って天体望遠鏡データの解析を効率化したい!” に対して6件のコメントがあります。
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天文学で「遺伝的アルゴリズムを用いる」というのが，イメージつきません。どのような感じでしょうか？
膨大なデータを持つ宇宙も機械学習を用いることで研究するというのはとても効率的だと感じた。
僕も宇宙について勉強していつかこういう研究をしたいです。
可能性が広がり、わくわくします！
応援しています😊
機械学習良いですね。
テクノロジーの発展とともに、宇宙の観測がより進むことを願っています。
心理測定では測りたいものを測れたかを判断するのに苦労しますが、望遠鏡ではどうやって見たいものを「見れた」と判断するのかが気になります。たとえば画像に共通に出現するノイズを特定して除去すれば見たい対象が写っているはず、ということなのでしょうか？