論文の概要: A Deep Learning Approach for Active Anomaly Detection of Extragalactic Transients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12102v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 18:02:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 05:17:18.036590
• Title: A Deep Learning Approach for Active Anomaly Detection of Extragalactic Transients
• Title（参考訳）: 銀河系外過渡現象のアクティブ異常検出のための深層学習法
• Authors: V. Ashley Villar, Miles Cranmer, Edo Berger, Gabriella Contardo, Shirley Ho, Griffin Hosseinzadeh, Joshua Yao-Yu Lin
• Abstract要約: 本稿では,シミュレーションしたルビン天文台の銀河外過渡現象をエンコードする変分リカレントオートエンコーダニューラルネットワークを提案する。 1,129,184のイベントを,孤立林を用いて推定した異常スコアに基づいてランク付けした。 我々のアルゴリズムは、ピーク前にこれらの過渡現象を異常と識別することができ、リアルタイムの追従研究を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7152709285783647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a shortage of multi-wavelength and spectroscopic followup capabilities given the number of transient and variable astrophysical events discovered through wide-field, optical surveys such as the upcoming Vera C. Rubin Observatory. From the haystack of potential science targets, astronomers must allocate scarce resources to study a selection of needles in real time. Here we present a variational recurrent autoencoder neural network to encode simulated Rubin Observatory extragalactic transient events using 1% of the PLAsTiCC dataset to train the autoencoder. Our unsupervised method uniquely works with unlabeled, real time, multivariate and aperiodic data. We rank 1,129,184 events based on an anomaly score estimated using an isolation forest. We find that our pipeline successfully ranks rarer classes of transients as more anomalous. Using simple cuts in anomaly score and uncertainty, we identify a pure (~95% pure) sample of rare transients (i.e., transients other than Type Ia, Type II and Type Ibc supernovae) including superluminous and pair-instability supernovae. Finally, our algorithm is able to identify these transients as anomalous well before peak, enabling real-time follow up studies in the era of the Rubin Observatory.
• Abstract（参考訳）: ヴェラ・c・ルービン天文台のような広視野の光学観測で発見された一過性の天体物理学的な事象の数を考えると、マルチ波長と分光のフォローアップ能力が不足している。 潜在的な科学目標の干し草から、天文学者は針の選別をリアルタイムで研究するために希少な資源を割り当てなければならない。 本稿では、PLAsTiCCデータセットの1%を用いて、シミュレートされたルビン天文台の銀河外トランジェント事象を符号化し、オートエンコーダを訓練する変動型リカレントオートエンコーダニューラルネットワークを提案する。 教師なし手法はラベルなし,リアルタイム,多変量,非周期データで一意に動作する。 1,129,184のイベントを,孤立林を用いて推定した異常スコアに基づいてランク付けした。 私たちのパイプラインは、過渡現象のレアクラスをより異常に分類することに成功しています。 異常値と不確かさの単純なカットを用いて、超光およびペア不安定超新星を含む珍しい過渡現象(ia型、ii型、ibc型超新星以外の過渡現象)の純粋な(約95%純粋な)サンプルを同定する。 最後に,本アルゴリズムは,これらの過渡現象をピーク前に異常であると同定することが可能であり,ルービン天文台時代における実時間追従研究を可能にした。

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