論文の概要: Alert Classification for the ALeRCE Broker System: The Real-time Stamp Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03309v2
• Date: Thu, 3 Jun 2021 20:30:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 02:05:35.377237
• Title: Alert Classification for the ALeRCE Broker System: The Real-time Stamp Classifier
• Title（参考訳）: ALeRCEブローカーシステムのアラート分類:リアルタイムスタンプ分類器
• Authors: Rodrigo Carrasco-Davis, Esteban Reyes, Camilo Valenzuela, Francisco F\"orster, Pablo A. Est\'evez, Giuliano Pignata, Franz E. Bauer, Ignacio Reyes, Paula S\'anchez-S\'aez, Guillermo Cabrera-Vives, Susana Eyheramendy, M\'arcio Catelan, Javier Arredondo, Ernesto Castillo-Navarrete, Diego Rodr\'iguez-Mancini, Daniela Ruz-Mieres, Alberto Moya, Luis Sabatini-Gacit\'ua, Crist\'obal Sep\'ulveda-Cobo, Ashish A. Mahabal, Javier Silva-Farf\'an, Ernesto Camacho-I\~niquez and Llu\'is Galbany
• Abstract要約: 我々は、ALeRCEブローカーに対して、天文イベントのリアルタイムスタンプを提示する。 我々の研究は、次世代の大型望遠鏡による迅速な警報分類に向けた重要なマイルストーンである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a real-time stamp classifier of astronomical events for the ALeRCE (Automatic Learning for the Rapid Classification of Events) broker. The classifier is based on a convolutional neural network, trained on alerts ingested from the Zwicky Transient Facility (ZTF). Using only the \textit{science, reference} and \textit{difference} images of the first detection as inputs, along with the metadata of the alert as features, the classifier is able to correctly classify alerts from active galactic nuclei, supernovae (SNe), variable stars, asteroids and bogus classes, with high accuracy ($\sim$94\%) in a balanced test set. In order to find and analyze SN candidates selected by our classifier from the ZTF alert stream, we designed and deployed a visualization tool called SN Hunter, where relevant information about each possible SN is displayed for the experts to choose among candidates to report to the Transient Name Server database. From June 26th 2019 to February 28th 2021, we have reported 6846 SN candidates to date (11.8 candidates per day on average), of which 971 have been confirmed spectroscopically. Our ability to report objects using only a single detection means that 70\% of the reported SNe occurred within one day after the first detection. ALeRCE has only reported candidates not otherwise detected or selected by other groups, therefore adding new early transients to the bulk of objects available for early follow-up. Our work represents an important milestone toward rapid alert classifications with the next generation of large etendue telescopes, such as the Vera C. Rubin Observatory.
• Abstract（参考訳）: alerce(automatic learning for the rapid classification of events)ブローカーのための天文学イベントのリアルタイムスタンプ分類器を提案する。 分類器は畳み込みニューラルネットワークに基づいており、ZTF(Zwicky Transient Facility)から取得した警告に基づいて訓練されている。 最初に検出された画像の \textit{science, reference} と \textit{difference} のみを入力として、アラートのメタデータを特徴として、分類器は、バランスのとれたテストセットで高い精度 (\sim$94\%) で、能動銀河核、超新星(sne)、変星、小惑星、ボガスクラスからアラートを正しく分類することができる。 ZTFアラートストリームから分類器が選択したSN候補を見つけて分析するために,我々はSN Hunterと呼ばれる可視化ツールを設計,展開した。 2019年6月26日から2021年2月28日まで,6846名のSN候補(平均1日11.8名)を報告し,971名が分光学的に確認された。 単一の検出だけでオブジェクトを報告できるということは、報告されたSNeの70%が最初の検出から1日以内に発生したことを意味します。 ALeRCEは、他のグループによって検出または選択されていない候補のみを報告しているため、早期フォローアップのために利用可能な多くのオブジェクトに新しい初期トランジェントを追加する。 我々の研究は、ヴェラ・C・ルービン天文台のような次世代の大型望遠鏡による迅速な警報分類に向けた重要なマイルストーンである。

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