市民と研究者が挑む、見えないブラックホール探し

ブラックホールは光さえ逃さないため、直接見つけるのが難しい天体です。そこで「Black Hole Hunters」は、星の明るさの変化に残る間接的な手がかりを探します。研究者が使うのは、NASAのトランジット系外惑星探索衛星（TESS）が集めた観測データ。Zooniverseを通じて参加する人々が星の明るさの記録を分類し、研究者はその結果やアルゴリズムを候補探しに役立てています。気になる変化が見つかっても、それだけでブラックホールの発見が確定するわけではなく、追加の解析が必要です。1718

星の明るさに現れる「繰り返す合図」

このプロジェクトが探すのは、連星系で起こる重力セルフレンズです。連星を地球からほぼ真横に見る配置では、暗い天体が伴星の前を通るとき、その重力で伴星の光が曲げられ、明るく見えることがあります。単発で起こるマイクロレンズ現象とは異なり、セルフレンズの明るさの変化は連星の公転周期に応じて繰り返されます。18

研究者が探すのは、この周期的な変化が記録された「光度曲線」です。参加者は、シミュレーションで作られた例を参考に、手がかりとなる形を学びます。プロジェクトのFAQは、こうした現象はまれであり、FAQが掲載された時点ではブラックホールによるセルフレンズの決定的な例は見つかっていなかったと説明しています。

市民の分類をアルゴリズムで候補探しに生かす

Black Hole Huntersは、オンライン研究プラットフォームのZooniverse上で活動しています。参加者はウェブ上の説明を受けた後、TESSの観測データから作られた光度曲線を分類します。研究チームは、ほかの観測プロジェクトのデータも調べる計画を示しています。1718

参加者の分類は研究者による解析の代わりではなく、調査を進めるための材料の一つです。2026年4月の更新で、研究者のアダム・マクマスターは、参加者から760万件の分類が寄せられたと報告しました。また、より精密なシミュレーションと参加者の分類結果を活用し、光度曲線を事前にふるい分けて有望な候補を絞るアルゴリズムの開発に取り組んでいると述べています。

プロジェクトは2021年10月26日にZooniverseで始まりました。チームにはアダム・マクマスター、ヒュー・ディキンソン、マシュー・ミドルトンらが参加し、サウサンプトン大学、オープン大学、フラットアイアン研究所などの研究者が協力しています。 サウサンプトン大学は後に、2024年の助成金がミドルトン、マクマスター、ディキンソンらの連携とボランティア募集を支えたと説明しています。17

Higgs Huntersが示したこと、示していないこと

「Higgs Hunters」も市民参加型の研究ですが、対象は天体ではなく素粒子です。参加者は大型ハドロン衝突型加速器（LHC）のATLAS実験で得られた衝突画像を見て、オフセンター頂点と呼ばれる特徴を探しました。これは、粒子の軌跡が衝突の中心点から離れた場所で始まっているように見えるものです。粒子がしばらく飛んでから崩壊した可能性を示す手がかりになりえますが、画像上の珍しい特徴だけで新粒子が確認されるわけではありません。10

このプロジェクトを分析した研究では、専門外の参加者が長寿命粒子の崩壊など、画像中の珍しい特徴を見つける能力が調べられました。研究者らは、調査したデータでは、参加者の検出効率と誤検出率がATLASのアルゴリズムに匹敵したと報告しています。また、参加者が予想外の特徴を持つ事象を見つけ、さらに調べるべきものとして示した例も記されています。3

オックスフォード大学によると、Higgs Huntersには170か国以上から4万2,280人が参加し、その後の分析段階には英国の学校の生徒も加わりました。4 これらはHiggs Huntersの参加実績であり、Black Hole Huntersの分類件数とは別の数字です。また、特定の画像分類で得られた結果を、あらゆる科学的課題で参加者がアルゴリズムを上回る証拠とみなすことはできません。

市民科学が担う役割

2つのプロジェクトに共通するのは、市民の参加が大量のデータを調べ、研究者が詳しく確認すべきパターンに気づく助けになりうることです。Higgs Huntersは特定の画像分類でアルゴリズムとの比較を行いました。一方、Black Hole Huntersは、別種の天文学データを対象に、参加者の分類やシミュレーションをアルゴリズムによる絞り込みと組み合わせています。どちらの場合も、候補らしきものを見つけることと、科学的に発見を確かめることは別の段階です。318