よくある質問

なぜ矮小銀河の発見が重要なのですか?
矮小銀河は知られている銀河の中で最も暗黒物質の割合が多く、暗黒物質の性質を研究する上で優れた実験室となります。「私たちの研究について」のタブで詳細を学ぶことができます。また、現在65個のこうした銀河が知られており、それぞれに固有名が付きWikipediaページ にリストアップされています!

候補を分類後、戻って答えを修正できますか?間違えてしまったらどうなりますか?
後から遡って答えを修正する機能はわざとつけていません。人々がトークフォーラムなどで他人のレスポンスを目にしたあとでそれに合わせて答えることで生じるバイアスを無くすためです。たとえ自信がなくても、できるだけ最善を尽くして推測してください。

とは言え、あなたは「Recent」タブから直近の20分類を振り返ることができ、たとえ分類を間違えたとしてもトークフォーラムで興味深い候補について共有できます。さらに、それぞれの画像は複数人で分類するため、間違えたと思っても心配しないでください。ほかのボランティアによる分類でバランスが取れます。

正しく分類できたか、どうすれば分かりますか?
時々間違えることについて心配しないでください。それぞれの候補は複数のボランティアが分類します。自信がなければ、チュートリアルやフィールドガイド、トークボードが参考になります！

どれくらいの候補を分類すると貢献できますか?
すべての画像を分類する必要はなく、たとえ1枚だけの分類でも私たちにとって価値ある分類です。もちろんより多くの分類があれば良いですが、たった1つの分類でさえ大きな違いを生み出します。

すべての画像が天文学の観測で得られた実際の画像ですか?
全てではありません！ほとんどの画像は望遠鏡による観測で実際に撮影されたものですが、一部はシミュレーションによる矮小銀河の画像を私たちが作って混ぜています。この、あらかじめ私たちが答えを分かっているシミュレート画像は、Zooniverseでの分類精度を較正し、みなさんに銀河候補の発見について練習していただく良い機会になります。

一部の画像はなぜ奇妙なのでしょう?

私たちのDELVEでの観測は空の広い部分をカバーしていますが、一部の領域では望遠鏡のカバー領域に制限があったり、検出器に何らかの不具合があったりします。上のような画像が見つかった場合も通常通り調べ、恒星密度プロットの中心に密度の高い領域がないかを探してください。フィールドガイドも参考にしてください。

なぜ機械学習を使わないのでしょうか?
私たちは将来、機械学習の積極的な使用を検討していますが、現在のソフトウェアではジャンクの大部分を除去できても一部はそのまま残ってしまいます。このプロジェクトの最終的な目標は、候補を分類するための訓練用モデルを構築することですが、そのためにもまずは、AIが学習に利用できる信頼性の高いラベル付き画像の大規模データセットを皆さんと構築します。