論文の概要: DeepGraviLens: a Multi-Modal Architecture for Classifying Gravitational
Lensing Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00701v4
- Date: Fri, 23 Jun 2023 17:13:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 15:01:46.712161
- Title: DeepGraviLens: a Multi-Modal Architecture for Classifying Gravitational
Lensing Data
- Title（参考訳）: DeepGraviLens: 重力レンズデータの分類のためのマルチモーダルアーキテクチャ
- Authors: Nicol\`o Oreste Pinciroli Vago, Piero Fraternali
- Abstract要約: DeepGraviLensは、1つの非レンズ系と3つのレンズ系に属する時間データを分類する新しいネットワークである。
検討されたデータセットに応じて、アート精度の現在の状態を$approx 3%$から$approx 11%$に上回る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4138918206057265
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gravitational lensing is the relativistic effect generated by massive bodies,
which bend the space-time surrounding them. It is a deeply investigated topic
in astrophysics and allows validating theoretical relativistic results and
studying faint astrophysical objects that would not be visible otherwise. In
recent years Machine Learning methods have been applied to support the analysis
of the gravitational lensing phenomena by detecting lensing effects in data
sets consisting of images associated with brightness variation time series.
However, the state-of-art approaches either consider only images and neglect
time-series data or achieve relatively low accuracy on the most difficult data
sets. This paper introduces DeepGraviLens, a novel multi-modal network that
classifies spatio-temporal data belonging to one non-lensed system type and
three lensed system types. It surpasses the current state of the art accuracy
results by $\approx 3\%$ to $\approx 11\%$, depending on the considered data
set. Such an improvement will enable the acceleration of the analysis of lensed
objects in upcoming astrophysical surveys, which will exploit the petabytes of
data collected, e.g., from the Vera C. Rubin Observatory.
- Abstract（参考訳）: 重力レンズ(Gravitational Lensing)は、巨大な物体によって生じる相対論的効果で、周囲の時空を曲げる。
これは天体物理学において深く研究されたトピックであり、理論的相対論的な結果の検証と、それ以外は見えないようなかすかな天体の研究を可能にする。
近年,輝度変動時系列画像を用いたデータセットにおけるレンズ効果の検出により,重力レンズ現象の分析を支援する機械学習手法が提案されている。
しかし、最先端のアプローチでは画像のみを考慮し、時系列データを無視するか、最も難しいデータセットで比較的低い精度を達成する。
本稿では1つの非レンズ系と3つのレンズ系に属する時空間データを分類する新しいマルチモーダルネットワークであるDeepGraviLensを紹介する。
これは、考慮されたデータセットに応じて、アート精度の現在の状態を$\approx 3\%$から$\approx 11\%$に上回る。
このような改良により、次の天体物理調査におけるレンズ天体の分析が加速され、例えばベラ・C・ルービン天文台から収集されたペタバイトのデータを利用することができる。
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