冴えない銀河の見つけかた

みなさんのご尽力に感謝します！

みなさんの参加により、私たちの望遠鏡から遠方銀河と偽検出を見つけることができ、暗黒エネルギーの謎を解き明かす研究が前進しつつあります！世界中から16000人のボランティアが参加し、うちおよそ40%の方がモバイル版から参加しています。2021年2月23日の立ち上げ以来、350万件の銀河の分類が行われました。ありがとうございます！

「ノイズの海からの本物の銀河の捜索」ワークフローの結果

私たちは偽検出と本物の銀河の分類結果を集め、機械学習研究に応用しました。

機械学習とは何ですか？
機械学習アルゴリズムは訓練データとも呼ばれるサンプルデータ（これは皆さんの分類結果です！）に基づいたモデルを構築し、明示的にプログラムすることなく予測や決定を行うアルゴリズムです。

皆さんの分類をどのように用いましたか？
私たちは皆さんの銀河の分類を使って、機械学習の訓練データとして再度確認する必要のある銀河を保存しました。具体的には、t-SNEアルゴリズムと呼ばれる、以下の画像のようにデータを可視化できるアルゴリズムを用いました。この画像では、本プロジェクトから求めたDEE確率(DEE Probability)が2つの異なる集団に分かれています。つまり、皆さんの分類が、偽の銀河（DEE確率が0、青色でマーク）と、本物の銀河(DEE確率が1、赤色でマーク)で示されています。これにより、偽物、偽検出を私たちのカタログデータから取り除くことができ、暗黒エネルギーの研究のためのより質の良いデータを作成できます！

「近傍銀河か、遠方銀河か」の結果

これは、みなさんが私たちのデータモデルより優れたモデルを構築した例です！これこそまさに、人の目で確認することの重要性を表しています。これは以前実施していた「近傍銀河か、遠方銀河か」ワークフローの結果です。

私たちのデータモデルは右側の大きな天体（近傍銀河と思われます）に騙されていましたが、皆さんは色付きボックスの中にかすかな点を見つけ、拡大された画像に「小さな点があるか何も写っていない」と回答しました。これは遠方銀河の存在を示唆します！私たちのモデルではその隣の大きな天体からのデータを拾いすぎていました。

これらの天体の分類結果は、私たちの機械学習アルゴリズムで使われます。みなさんによる近傍銀河と遠方銀河を分類が無ければ、このアルゴリズムを正確に運用できませんでした！

より良い分類を行うためのヒント

ここでは、興味深い天体がどのように見えるかを紹介します。

ブラックホール

ブラックホールは以下のように、点よりも大きく広がった楕円のように写ります。

ブラックホールは、通常の鋭く幅の狭いスペクトル線と比べ、幅広いスペクトル線をしています。