国立天文台（NAOJ）と東京大学らは，産業的利用から医療診断まで幅広い分野で実用化が進む「異常検知AI」を用いて，すばる望遠鏡で得た大量の銀河画像の中から特異な性質を持った希少銀河を検出することに成功した（ニュースリリース）。

すばる望遠鏡の超広視野主焦点カメラ Hyper Suprime-Cam（ハイパー・シュプリーム・カム：HSC）を用いた大規模探査（すばる戦略枠プログラム）の進行により，高感度で撮影された銀河の画像をこれまでになく大量に入手できるようになった。

この探査プログラムで検出された5億を超える天体の中には，発見数が少ないために統計的解析が難しかった希少銀河や，未知の種類の天体が紛れている可能性がある。しかし銀河の数が膨大であるために，そのような天体を探しだす作業は，人の手ではもちろん，コンピューターを用いた既存の解析手法でも時間がかかりすぎてしまう。

この問題に対し，機械学習を用いて大量のデータを効率的に処理する手法が近年検討されている。その中で研究グループは「異常検知」と呼ばれる手法を用いて，すばる望遠鏡で得られたデータから希少天体や未知天体を探査するSWIMMY（Subaru WIde-field Machine-learning anoMalY）という探査プロジェクトを立ち上げた。

異常検知は教師なし機械学習の一種で，「ブラインド」に，つまりラベル付けされた大量の教師データを必要とせずに，入力されたデータ内から珍しい特徴を持つデータの抽出を行なう。

SWIMMYプロジェクトの第一段階として，研究ではHSCで撮影された大量の銀河画像の中から異常検知手法を用いた希少天体の探査を行なった。用意した約5万枚の銀河画像をコンピューターに学習させ，中心部分に珍しい色特徴や明るさを持つ銀河（全サンプルの約12%）を検出した。

既存の銀河カタログと照合した結果，検出した候補天体の中には，クェーサーや，爆発的に星形成をしている銀河など，珍しい特徴を持つ既知の銀河を6割程度の割合で選択できていることがわかった。

またスローン・デジタル・スカイ・サーベイ（SDSS）で取得された分光データを確認したところ，多くの候補天体が一般的な銀河に比べ非常に強い輝線を示す天体であることがわかったという。

研究グループはこのことから，既存の銀河カタログに含まれておらず，この手法によって初めて検出された候補天体の中には，これまで見落とされてきたクェーサーや極度に強い輝線銀河が多く含まれていることが期待されるとしている。