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 近年の天文学において、観測機器の性能(感度・解像度・視野等)および計算機能力の向上により、実験(観測)および理論的研究で、極めて膨大なデータが得られつつあるのは、コミュニティが肌感覚として実感しているところではないでしょうか。そのような状況の中、急速に進展している機械学習を始めとするデータ科学分野の技術・知見を応用し、大規模データに対応するための枠組みが急速に整理されつつあります。しかしながら、実際に研究として成立させ、そこから新しい科学的知見を得るためには乗り越えるべき障壁は少なくありません。特に天文分野を専門とする研究者にとっては「まずやってみよう」というハードルが高いと想定されます。  

 このような萌芽期にある研究領域を改めて俯瞰し、天文現象を解明する新たな手法を模索し続ける取り組みは重要と考え、本オンライン研究会を計画しました。本研究会では、情報科学の専門家を招待し、最新の知見やノウハウの共有、さらには活発な議論を通じて、学術研究の交流、連携、協力の促進を目指します。本研究会では、特に画像認識の応用が進みつつある、星間空間におけるガスの分布およびそこで繰り広げられる星形成などの現象に着眼した研究(キーワードも参照)を中心に取り扱う予定ですが、その他の分野の方も積極的に参加・講演をご検討ください。今後、データ科学分野を取り入れようと計画している方の参加・講演(現時点ではアイデアだけでも可)も歓迎します。

キーワード

星間物質, 星形成, 星間現象, 分子雲, 銀河, 銀河面サーベイ,

電波・赤外線等による多波長観測, (磁気)流体力学計算,

機械学習, 画像認識, AI, 分野間連携

世話人

徳田 一起 (九州大学/国立天文台),  島尻 芳人 (九州共立大学),  西本 晋平 (大阪公立大学)

お問い合わせ

tokuda.kazuki.369_(at)_m.kyushu-u.ac.jp
_(at)_ は @ に置き換えて下さい.

この研究会は自然科学研究機構 若手研究者による分野間連携プロジェクト
「大規模分子雲データと機械学習による天の川銀河の3次元空間構造の復元と解明 / 機械学習・深層学習に基づく天の川銀河の3次元空間構造の解明」による活動から発足しています。

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