太陽フレアが宇宙望遠鏡のノイズに与える影響をAIで解明

　名古屋市立大学大学院データサイエンス研究科は、東京大学大学院新領域創成科学研究科と共同で、太陽フレアが宇宙望遠鏡のノイズに与える影響をAIで解明した。

　今回の研究では、AIを用い地球周回宇宙望遠鏡「ひさき」に搭載されたマイクロチャンネルプレート検出器のダークカウントの変動について解析を行ない、太陽活動・地磁気データを統合してモデル化し解釈が行なわれた。その結果、従来主因と考えられていた、コロナ質量放出に加え、太陽フレアに伴うX線変動が遅延なく検出器応答に影響する可能性が示されたという。この成果は、観測データの品質評価や宇宙環境の理解に重要な知見を与えるものだという。

　マイクロチャンネルプレート検出器では、宇宙線や放射線帯粒子などに応答して発生する「ダークカウント」が存在。これは単なるランダムノイズではなく、宇宙線や太陽活動、地磁気環境などの影響を受けて時間的に変動する。この変動要因は複数の物理過程が重なり合うため、定量的に何が影響しているのか調査するのは困難だった。今回の研究ではAIを用いその関係をモデル化し、内部構造を調査することで、ダークカウント変動の物理的起源の解明を目指した。

　今回の研究で、AIモデルを構築し宇宙望遠鏡「ひさき」のダークカウントデータを評価。これによるとイベントごとに支配的な要因が異なることが明らかになり、従来主因と考えられてきたコロナ質量放出に伴う粒子増加に加え、太陽フレアに伴うX線強度の増加が、ほとんど時間が遅れることなくダークカウントに寄与するケースが存在し、従来想定されていた「粒子到達後に影響が現われる」という描像とは異なる、より即時的な応答の存在が明らかになったという。

　今回の研究により、宇宙望遠鏡データの信頼性向上や、宇宙天気現象の新たな観測手法の開発につながる可能性がありとしている。