[3G4-GS-2i] 機械学習：応用

[3G4-GS-2i-01] ランダムカットフォレスト法を用いたライトカーブの突発現象検知

〇鈴木 健太¹、山本 泰生¹ (1. 静岡大学)

キーワード：異常検知、ランダムカットフォレスト、ライトカーブ

近年、時間軸天文学（time-domain astronomy）の時間分解能の向上に伴い、秒スケールの天体現象を観測できるようになった。秒スケールの天体現象は未探索のフロンティアであり、新しい天体現象の発見が期待されている。ただ、扱うデータが膨大な上、発見対象も未知という状況である。このため、高速・省メモリな環境で利用できるデータ駆動型の検知技術が必要とされている。本研究では、東京大学の木曽観測所のTomo-e Gozen（トモエゴゼン）により観測された天体のライトカーブデータをベンチマークとする。その中に人工的な突発現象を挿入し、その異常度を"ランダムカットフォレスト"という教師なしの異常検知手法により検知する事を目指す。これにより、ライトカーブ上の突発現象検知が可能な手法を検討する。その上で、この結果を先行研究の確率不等式による異常検知との性能比較を行う。