「機械学習で天文学 ― AIが観測データを解析する時代に」 記者会見がありました

2026年2月17日、鹿児島大学理学部にて、当センターの高桑 繁久教授および同研究室所属の大学院生・堂込 天太さん（修士2年）、
さらに以前当センターに所属されていた島尻 芳人教授（九州共立大学）による研究成果に関する記者会見が行われました。

理工学研究科の堂込 天太さん、高桑 繁久教授、島尻 芳人教授らを中心とする研究チームは、
国立天文台野辺山45 m 電波望遠鏡およびハーシェル宇宙望遠鏡の観測データを、
機械学習を用いて解析する新しい手法を確立しました。これにより、従来の理論モデルに基づいた人手による解析から、
AIによる観測データのパターン学習を活用した効率的かつ精度の高い解析が可能となりました。
天文学研究の新たな方向性を示す成果です。

高桑教授は会見で、「天文学では、知りたいことがあっても観測データを得られず断念せざるを得ないことが多々あります。
本成果は、人間では得られないデータの穴をAIが補完してくれる可能性を示すもので、次世代の天文学研究として大変ワクワクするロマンのある成果です」とコメントしました。
本研究成果は、堂込さんを筆頭著者として、アメリカの天文学専門誌 「Astrophysical Journal」 に掲載されています。

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【掲載誌】Astrophysical Journal

【タイトル】Predicting Dust Temperature from Molecular Line Data Using Machine Learning

【著者】Tenta Dougome, Yoshito Shimajiri, Kazuya Saigo, Sanemichi Takahashi, Miyu Kido, Shu Ishibashi, & Shigehisa Takakuwa,

【DOI】10.3847/1538-4357/ae2ec3