ディープラーニングを使って10年間のフェルミ‑LATデータを解析した研究者が、1FDL catalogと呼ばれる全天球γ‑光源リストを作成した。1FDL catalogは3 821件の源を含み、Signif_Avg > 20（高緯度での検出信頼度）が98 %を超える高信頼源と、高緯度でFlux > 2 × 10⁻¹⁰ ph cm⁻² s⁻¹の検出で90 %以上の精度と再検出率を達成した。これは従来のLikelihoodベースの4FGL-DR2と比較して、精度・再検出率が同等かやや優れ、特に高緯度での性能が顕著である。<br><br>解析手順は、まずMulti‑Input U‑Netで可視化されたスカイマップをラベリングし、Laplacian‑of‑Gaussian (LoG) を用いて候補源を検出する。次に、専用のディープニューラルネットワークで1 GeV以上のフラックスを推定し、真装置か偽装置かを分類する。その後、位置リファインメントのために10モデルの集約回帰ネットワークを適用し、位置の不確実性を算出する。<br><br>1FDLは公開版で、GitHubとZenodoで入手可能である。<br>2FDL上で確認された一部候補源（例：1FDL J1647.9−1209、1FDL J0535.7−6610）は、後の16年データリストで検出確定し、手法の有効性を裏付ける。<br><br>制限点として、訓練データは点源のみを想定しており、拡張源や低緯度での近接源（0.1°以下）での検出精度が低下する。加えて、18–19 %の偽陽性率が存在し、後処理で約7 %に減らせる。<br>前向き変換イベントと300 MeV–1 TeVのエネルギー範囲のみを使用し、バック変換イベントを除外した点が感度に影響。