Construction of an AI- and Data-Driven Analysis Framework for Hierarchical Structures in Interstellar Molecular Clouds
Abstract
本研究は、星間分子雲に見られるバブル、フィラメント、高密度コア、水素柱密度分布といった階層的構造を対象に、機械学習・深層学習・統計的手法を融合したAI・データ駆動型解析基盤を構築する。大規模観測データに対する構造抽出・分類・物理量推定を自動化・高精度化することで、解析の再現性と客観性を飛躍的に向上させ、星形成過程の包括的理解に資することを目的とする。
Related Web pages
N/A
Reports
研究紹介ポスター／最終報告書
Achievements
N/A