よくある質問

背景について

• UCLA SETIについてもっと知りたいです
  私たちの研究についてUCLA SETIのウェブサイトをご覧いただくか、私たちのニュースレターを購読し過去記事を読むか、トークページで直接訪ねてください。 また、Facebookやイソスタインスタグラム、Twitterアカウントもあります。

• どこから予算を得ていますか？
  私たちの研究および教育プログラムの資金は、多くは心ある寄付者の方々から得ています。また、太陽系外惑星研究プログラムからNASAの3年間の助成を得ています。この助成は大学院生への支援であり、望遠鏡やその他の装置時間の提供ではありません。他に、この共同研究の資金は惑星協会からの2年間のSTEP助成プログラムと、1年間のNASAの市民科学シード助成プログラムからも得ています。

• どうすればこの捜索を支援できますか？
  まずはこのプラットフォームで信号を分類し、あなたの周りの人にも勧めてください！もし経済的支援をいただけるのでしたら、安全な寄付サイトから寄付ができます。寄付金はデータ収集のための装置や望遠鏡時間の購入、次世代の科学者や技術者の育成、SETIの楽しさを教育現場や一般社会に普及させることに役立てられます！

• 市民科学とは何ですか？
  Zooniverseでは「市民科学」や「市民科学者」という言葉を使います。ここで、「市民」という言葉は、アメリカ天文学会による「科学コミュニティーの中の市民は皆天文学者である」という声明と、実際にすべての協力者は地球市民であるという事実にも触発されています。

• データはどこから来ましたか？
  このプラットフォームにアップロードされたデータはすべて、世界最大の可動式電波望遠鏡であるアメリカ・ウエストバージニア州にある100mグリーンバンク電波望遠鏡を使って、UCLA SETIによる狭帯域電波信号捜索の一環として取得されたものです。取得した候補信号の99.5%以上は私たちのデータ処理パイプラインで自動的に、地球の人為的な電波周波数干渉（RFI）と分類されます。このプラットフォームでは残った0.5%以下の信号から、最も興味深い候補信号を探します。

• 狭帯域信号とは何ですか？
  狭帯域信号とは、エネルギーが狭い周波数帯に集中している信号のことです。

• なぜ狭帯域信号が特に興味深いのでしょうか？
  地球外の狭帯域信号は、地球外の文明の存在を示す有力な証拠です。ここまでの確実性は、バイオシグナチャーや他のテクノシグナチャーのような誤検出の問題が妨げとなる捜索では実現できません。なぜなら、文明由来ではないプロセスで生じる電波はどれも広帯域だからです。

• プラットフォームにアップされた信号の数はどれくらいですか？
  初期データセットには20000件の信号を含みますが、これを10万件にまで増やす予定です。データはバッチでリリースされ、最初のバッチには約7500の信号を含みます。

• プラットフォームに新しいデータを追加しますか？
  はい、現在も調査は継続中なので、初期データの分類が終わり次第新しいデータをアップロードします。

• どれくらいの数の捜索を行いましたか？
  2016年以来、私たちは55000個以上の恒星を観測し、8200万件以上の信号候補を検出しました。ただし、そのうち今までに解析された信号はすべてRFIによるものでした。

• 確実な地球外信号を検出するには、何個の星を観測すればいいでしょう？
  誰にも分かりません。今存在しているデータや今後観測するデータの中に含まれる可能性もありますし、生きている間に見つからない可能性だってあります。
  SETIの先駆者であるフランク・ドレイク(1930–2022)は生前、検出を成功させるには1000万個の恒星を観測する必要があると述べました。十分な資金があれば今後捜索は加速し、今後5年間で100万個の恒星を観測予定です。

• このプロジェクトに関わりの深い論文はありますか？
  電波テクノシグナチャーの重要性と今後10年間の展望については2019年のホワイトペーパーに記載されています。ケプラー宇宙望遠鏡が惑星を捜索した領域について私たちの初期の方法で捜索した結果については2018年に出版した論文が詳しいです。TRAPPIST-1やそのほかの惑星系での捜索結果や改良された私たちの方法については2019年に論文が出版されました。銀河面近くの太陽型星についての捜索結果や私たちの現在の方法については2021年の論文を読んでください。TESSの関心天体での捜索結果やその他の情報については2023年の論文を参照してください。信号の起源の方角を推定する機械学習アプリケーションについては2022年の論文で扱っています。

プラットフォームの利用について

• 分類の選択肢中の画像の高画質バージョンが見たいです
  高画質版は、分類画面中の「このタスクに関するヘルプが必要ですか?」や、フィールドガイドの「分類のタスクとそれぞれのクラスの例」から閲覧可能です。

• どうやってフィールドガイドにアクセスできますか？
  フィールドガイドは、ブラウザ画面右端にある「フィールドガイド」と書かれたタブからアクセスできます。そこからフィールドガイドの個別のタブからトピックを読むことができ、ガイドの左上にある<印から目次に戻り、右上にあるバツ印から折りたたむことができます。

• 画像を分類するタスクについて、各クラスについてもっと例が見たいです
  フィールドガイドの「それぞれのクラスの更なる例」から閲覧できます。

• 画像の分類において、結局私は地球外信号として興味深い信号を探しているのですか？それとも電波周波数干渉(RFI)の分類を行っているのですか？
  両方を同時に行っています。
  まず私たちは全体の信号から有望な0.5%の信号のみをZooniverseにアップロードしていますが、あなたの分類でさらに最も有望な信号を識別しています。具体的には、すべての1本線の狭帯域信号と、「その他」に分類された信号は、探している興味深い信号として科学チームによって精査されます。このオフラインでのテストをクリアした信号はいよいよ特定の確認プロトコルに進みます（後述）。
  一方で、あなたの分類はすべて、開発中の機械学習アプリケーションの訓練のためのラベル付きデータとして使用されます。このアプリケーションは将来のSETI捜索において信号のふるい分けのロバスト性、正確性、速度を向上させ、これはオープンソースソフトウェアとして広く電波天文学コミュニティーに公開される予定です。

• 関心のある信号はどのようにランク付けされますか？
  私たちのデータ処理で検出された狭帯域信号はすべてまず レベル 1 の候補になります。ほとんど(99.5%)はそのデータ処理パイプラインでRFIだと自動判別されますが、残った0.5%は レベル2 の候補に上がります。レベル2の候補はZooniverseのプラットフォームにアップロードされ、皆さんに分類したいただきます。その中で単一線の狭帯域信号、または「その他」と分類された信号は レベル3　となり、科学チームの追加のオフラインでの精査を待ちます。科学チームによって初期解析をされても関心があるとされた信号は レベル4 となり、追加の観測とピアレビューを受けます。追加の観測とピアレビューでも本物かもしれないと確認された信号は レベル5 となり、これまでに検出された最初のテクノシグナチャー、そして最初の地球外文明の検出となるでしょう。

• 科学チームによる、レベル3の有望な信号の解析では何を行いますか？
  信号が空の一方向からのみ来ていることを確認します。これは同様の周波数での他のスキャンのダイナミックスペクトルを調べることで行いますが、このプロセスはZoonverseプラットフォームに実装することは極めて困難ですのでチームで行います。この解析は起源方向フィルターと呼ばれ、従来の実装と機械学習の両方を利用できます。もし信号が空の複数の方向から検出されていれば、それはRFIとしてラベル付けされレベル3のままです。もし信号が空の一方向からしか来ていなければ、さらに精査します。この精査では信号の周波数と周波数変化率を既知のRFI源と比較します。知られたどのRFI源にも信号が合致しなければ、レベル4に格上げされます。

• レベル4のさらに有望な検出を具体的にどうしますか？
  科学チームの初期分析に基づいてもRFIだと判断できない信号は、広く受け入れられている、信号を確認するための原則を含む検出後プロトコルに準じて処理されます。具体的には独立したソフトウェアでデータを再処理し、グリーンバンク電波望遠鏡やそのほかの電波望遠鏡で再観測し、結果をペアレビューに報告します。このプロセスの結果については皆さんにもお知らせします。

• 分類を間違えてしまったらどうしましょう
  誤分類の心配をせずに参加してください。分類が検証できるメカニズムを複数備えています。
  まず、各信号については複数のZooniverseボランティアが分類を行い、結果が集計されます。そしてボランティア間で回答のばらつきが大きかった信号については科学チームもレビューします。そして機械学習アプリケーションが何千もの画像で訓練されており、時々起こる誤分類にも対処できます。

• なぜほとんどの信号は垂直に見えるのでしょうか？周波数は時間変化しないのですか？
  送信機と受信機の間の視線方向の運動（地球の自転や公転、送信機の移動など）は信号の周波数のドップラーシフトを起こし、ダイナミックスペクトルにも表れることがあります。このシフトでは信号は時間・周波数位相で傾いて見えます。GBTがスキャンしている150秒間で、このドリフト量は直線で近似できます。ただし、ここで私たちのアルゴリズムはそれぞれの候補信号からドリフト率を計算します (詳細については最近出版された論文を参照)。そして皆さんが時間と周波数に対する構造だけに集中できるように、この全体のドリフト成分を除去補正しているので、垂直の信号が多くなります。

• どのようなメタデータが利用可能ですか？
  画像の中心にある信号 についてのメタデータを利用できます。データの種類を説明を以下にまとめました。

  フィールド名	データのタイプ	説明
  FILENAME	文字列	UCLA SETIサーバーに保存されているファイル名
  DATASET	文字列	UCLA SETIサーバーに保存されているデータセット名
  ID	整数	信号の識別番号
  NAME	文字列	UCLA SETIサーバーに保存されているソース名(通常は天体カタログ上での名前と、学生やドナーを組み合わせています）
  SCAN	整数	このデータセット内での、ソースのスキャン番号
  MJD	浮動小数	スキャンを始めた時刻の修正ユリウス日
  FREQ	浮動小数	(X,Y)=(251,1) (1から数える)のスキャンを始めた周波数(Hz)
  DFDT	浮動小数	周波数の変化率、ドリフト率(Hz/s)
  SNR	浮動小数	スキャン期間にわたって積分された信号強度(ノイズの標準偏差との比)
  PROM	浮動小数	ノイズフロア上の信号の顕著性の推定値(ノイズの標準偏差との比)
  BW	浮動小数	信号の帯域幅(FWHM)の推定値(Hz)
  PARTNER	整数	このソースのその後のスキャンがわかっている場合はそのID

• 信号に関連付けられたメタデータにアクセスするにはどうしたらいいですか？
  分類タスクで完了時に「完了とトーク」を押し、次の画面で画像右下の(i)マークのインフォメーションアイコンを押してください。

• RFIのクラスの3文字の意味は何ですか？
  広範囲にわたる分類型を20種類名付けました。3文字のうち1文字目のHかVは、水平構造（Horizontal）中心か垂直構造（Vertical）中心かを表します。
  垂直構造中心の場合、2文字目は信号の線の間隔が、Rは規則的（Regular）、Iは不規則（Irregular）、Sは1本の線（Single）なのでわからないことを表します。そのほかの文字で様々なクラスを表現します。これらのコードと様々な干渉源の分類は、プロジェクトが進むにつれて改訂されることもあります。

• データの電波周波数干渉の混線源は何ですか？
  信号の混線の大部分はGPS由来と考えられます。ほかにも航空路監視レーダーといったその他の電波源も予想されます。このプラットフォームで取得される分類とメタデータは、RFIクラスとその干渉源間のマッピングに役立ちます。また、無線に詳しい方でRFIの発生源を解明したい方は、国際無線電信連合の標準電波規則から役立つ情報を得られるかもしれません。