よくある質問
天体画像におけるアーティファクトとは何ですか?
アーティファクトは画像中に、カメラや検出器、光学系、電子回路系、その他未知の原因で生じる特徴です。銀河のスペクトルなど、観測で捉えようとした天体はアーティファクトではありません。
なぜアーティファクトを見分けたいのですか?
アーティファクトを見分けることは、天文学者が実際のデータを区別し、望遠鏡装置がデータにどのように影響しているかを知ることに役立ちます。このプロジェクトの成果はユークリッド宇宙望遠鏡や現在準備中のNASAのナンシーグレイスローマン宇宙望遠鏡に適用されます。
スペクトルとアーティファクトの両方を含む画像はどのように分類しますか?
枠内にアーティファクトが含まれている限り、アーティファクトがある画像として扱います。
画像の緑の枠内にはっきりとした光源がありませんがどうしますか?
「この枠内に物体はありません」を選びます。
連続成分の減算前の画像はどのように使いますか?
これらは画像上の物体が本当にアーティファクトかどうかを判断するのに役立ちます。もし枠内の対象が減算前の画像で水平の白い縞であれば、それはアーティファクトではなくスペクトルです。
連続スペクトルの縞の上にない小さな塊がなぜ輝線と言えるのでしょうか?
もし銀河が暗ければ連続成分も非常に暗くなります。しかし輝線だけはスペクトルの平均光度よりはるかに明るいので、その輝線のピーク部分だけが見えることがあります。こうした数ピクセル大の塊は、暗い銀河からの輝線である可能性が高いため、後の解析のために保持しておく必要があります。
白黒の縞模様は何ですか?
連続成分を減算した後の引き残りのピクセルです。うまく減算できるよう最善を尽くしていてもこのような残存物が生じます。これはアーティファクトではありません。
真っ黒なピクセルは何ですか?
連続成分の減算前の画像で、たくさんの黒いピクセルがあることに気づくと思います。これはカメラの内部熱による信号、チップの欠陥、デッドピクセルなどによるバッドピクセルと呼ばれるものです。
これらをアーティファクト検出で無視するために、減算処理の中でこうしたピクセルは周囲の平均光度に合わせた明るさのピクセルに置き換えています。この処理は通常、バッドピクセルを周囲のピクセルに溶け込ませるよううまく機能しますが、たまに以下のような奇妙なパターンが残ることもあります。
(画像クレジット: Euclid)
X字状のスパイクは何ですか?
これらは回折スパイクを伴う恒星です。これらは天体ではあるものの、スパイクは観測対象である銀河のスペクトルではなく、望遠鏡が引き起こしたパターンです。おそらくあなたはSAMがこのスパイクをマスクすることにとても苦労していることが分かるでしょう！
望遠鏡に光が入ると、まず主鏡に光が当たり反射して焦点面のカメラに送られます。しかし鏡には鋭いエッジがあり、鏡を支持するためのストラットと呼ばれる支柱も望遠鏡内部に必要です。光の波がエッジやストラット周囲で歪み、回折スパイクを形成します。鏡の形やストラットの数に応じて、望遠鏡ごとに特有の回折スパイクパターンがあります。回折スパイクの例は以下の通りです。
(画像クレジット: NASA)
細長い白い筋は何ですか?
画像の中には、フレームを横切るように白く長い筋が伸びているものがあります。これは宇宙線によるアーティファクトです。これらは宇宙から飛来し検出器に衝突した高エネルギーの粒子です。太陽からの太陽風から来ることもあれば、私たちの銀河系外から来ることもあります！筋の長さは望遠鏡に衝突したときの角度によるものです。
(画像クレジット: Euclid)
数字の8の字、無限大記号を描く塊は何ですか?
これらはゼロ次光源と呼ばれる、望遠鏡の装置が作った銀河の余分な像です。
セグメンテーションマップとは何ですか?
セグメンテーションマップは画像中の異なる物体を別々に切り出したものです。コンピューターが異なる物体を認識し、別々に色分けします。
SAMがアーティファクトを正確に見分けたと、どうやって見分けますか?
緑色の枠内の物体全体を青くし、かつ余分なピクセルが青くなっていなければSAMは正確にアーティファクトを見つけていると判断します。しかし輪郭が不明瞭だったり背景から目立っていない暗い物体であれば、その判断は主観的なものになります。最善を尽くしてどのピクセルを青く強調表示すべきか、すべきでないかを推測してください。
何ピクセルまで、余分なピクセルを多く含むと言えますか?
余分なピクセルが散在していたり、尾を引くように残っている場合は不正確なマスクです。アーティファクト全体の形状が保たれていれば、その外側まで多少青いピクセルが広がっていても大丈夫です。青いピクセルが少なすぎるよりは、多少多いほうがまだマシです。基本的にはアーティファクトの2倍や3倍もの範囲までマークされてしまうと、解析すべき天体のデータまでマスクしてしまうリスクがあるので避けるべきです。
データは何の望遠鏡によるものですか?
このデータは欧州宇宙連合のユークリッドミッションによるものです。
ローマン宇宙望遠鏡はいつ打ち上げられますか?
NASAのナンシーグレースローマン宇宙望遠鏡の打ち上げは2026年8月30日以降に予定されています。
機械学習モデルとは何ですか?
機械学習モデルとはデータからパターンを見つけ出すように訓練され、それに基づいて新しいデータから情報に関して適切な判断を下すコードです。よくある使い道として画像の分類や入力データに対する出力結果の予想などがあります。このプロジェクトで使われているすべてのAIが、この画像用に設計された機械学習モデルです。
このプロジェクトで使用されているAIモデルは何ですか?
使用しているモデルはMeta AI社のSAMと呼ばれるモデルで、このモデルはライセンスを取得し保護された画像で訓練されています。なお皆さんの集計された分類結果（個々人の分類内容ではありません）はZooniverseの研究者によって、天文学的な目的のモデル改良にのみ使用されます。将来的なローマン宇宙望遠鏡のためによりよいセグメンテーションマップを作ることを目指しています。
このプロジェクトはMetaと連携しているのでしょうか？Metaは私のデータを見ることはできますか?
いいえ。私たちはMetaとは一切関係がありません。単にMetaが開発したモデルを使用しているだけにすぎません。モデルの再学習は、Metaとは独立して、Zooniverseの研究者によって天文学的な目的にのみ使用されます。もちろんボランティア個人を特定できる情報も一切使用されず、集計された分類結果のみが使用されます。