論文の概要: Anomaly Detection for Multivariate Time Series of Exotic Supernovae

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11194v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 18:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 01:20:25.160319
• Title: Anomaly Detection for Multivariate Time Series of Exotic Supernovae
• Title（参考訳）: エキゾチック超新星の多変量時系列の異常検出
• Authors: V. Ashley Villar, Miles Cranmer, Gabriella Contardo, Shirley Ho, Joshua Yao-Yu Lin
• Abstract要約: 本稿では,異常時系列をリアルタイムに検索するための教師なし手法を提案する。 この手法を12,159個の超新星のシミュレーションデータセットに適用する。 この研究は、オンラインデータストリームで動作する超新星のための最初の異常検出パイプラインである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2999518604217852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supernovae mark the explosive deaths of stars and enrich the cosmos with heavy elements. Future telescopes will discover thousands of new supernovae nightly, creating a need to flag astrophysically interesting events rapidly for followup study. Ideally, such an anomaly detection pipeline would be independent of our current knowledge and be sensitive to unexpected phenomena. Here we present an unsupervised method to search for anomalous time series in real time for transient, multivariate, and aperiodic signals. We use a RNN-based variational autoencoder to encode supernova time series and an isolation forest to search for anomalous events in the learned encoded space. We apply this method to a simulated dataset of 12,159 supernovae, successfully discovering anomalous supernovae and objects with catastrophically incorrect redshift measurements. This work is the first anomaly detection pipeline for supernovae which works with online datastreams.
• Abstract（参考訳）: 超新星は星の爆発的な死を示し、重い元素で宇宙を豊かにする。 将来の望遠鏡は、何千もの新しい超新星を夜のうちに発見する。 理想的には、このような異常検出パイプラインは現在の知識とは独立しており、予期せぬ現象に敏感である。 本稿では,過渡信号,多変量信号,非周期信号に対して,リアルタイムに異常時系列を探索する教師なし手法を提案する。 超新星時系列をエンコードするためにrnnベースの変分オートエンコーダと、学習されたエンコード空間における異常な事象を探索する分離フォレストを用いる。 この手法を12,159個の超新星のシミュレートデータセットに適用し、異常な超新星の発見に成功した。 この研究は、オンラインデータストリームで動作する最初の超新星の異常検出パイプラインである。

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