論文の概要: SNGuess: A method for the selection of young extragalactic transients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06534v1
- Date: Sat, 13 Aug 2022 00:11:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 14:49:50.662642
- Title: SNGuess: A method for the selection of young extragalactic transients
- Title（参考訳）: SNGuess:若年銀河外トランジェントの選択法
- Authors: N. Miranda, J.C. Freytag, J. Nordin, R. Biswas, V. Brinnel, C.
Fremling, M. Kowalski, A. Mahabal, S. Reusch, J. van Santen
- Abstract要約: 本稿では,SNGuessについて述べる。SNGuessは高純度で近傍の若い銀河系外縁天体を見つけるために設計されたモデルである。
SNGuessは、天文学的なアラートデータから効率的に計算できる一連の機能で動作する。
SNGuesのコアモデルは、勾配押し上げによって訓練された決定木の集合から成り立っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With a rapidly rising number of transients detected in astronomy,
classification methods based on machine learning are increasingly being
employed. Their goals are typically to obtain a definitive classification of
transients, and for good performance they usually require the presence of a
large set of observations. However, well-designed, targeted models can reach
their classification goals with fewer computing resources. This paper presents
SNGuess, a model designed to find young extragalactic nearby transients with
high purity. SNGuess works with a set of features that can be efficiently
calculated from astronomical alert data. Some of these features are static and
associated with the alert metadata, while others must be calculated from the
photometric observations contained in the alert. Most of the features are
simple enough to be obtained or to be calculated already at the early stages in
the lifetime of a transient after its detection. We calculate these features
for a set of labeled public alert data obtained over a time span of 15 months
from the Zwicky Transient Facility (ZTF). The core model of SNGuess consists of
an ensemble of decision trees, which are trained via gradient boosting.
Approximately 88% of the candidates suggested by SNGuess from a set of alerts
from ZTF spanning from April 2020 to August 2021 were found to be true relevant
supernovae (SNe). For alerts with bright detections, this number ranges between
92% and 98%. Since April 2020, transients identified by SNGuess as potential
young SNe in the ZTF alert stream are being published to the Transient Name
Server (TNS) under the AMPEL_ZTF_NEW group identifier. SNGuess scores for any
transient observed by ZTF can be accessed via a web service. The source code of
SNGuess is publicly available.
- Abstract（参考訳）: 天文学で検出されるトランジェントの増加に伴い、機械学習に基づく分類手法がますます採用されている。
彼らの目標は、通常、過渡性の決定的な分類を得ることであり、良好な性能のためには、通常、大きな観測セットの存在が必要である。
しかし、よく設計されたターゲットモデルでは、少ない計算リソースで分類目標に達することができる。
本稿では,高純度の銀河系近傍の若いトランジェントを見つけるために設計されたモデルであるsnguessについて述べる。
SNGuessは、天文学的なアラートデータから効率的に計算できる一連の機能で動作する。
これらの機能のいくつかは静的であり、アラートメタデータに関連付けられているが、その他の機能はアラートに含まれる測光観測から計算する必要がある。
ほとんどの特徴は、検出後の過渡現象の寿命の初期段階で得られるか、既に計算されるのに十分なほど単純である。
これらの特徴をZTF(Zwicky Transient Facility)から15ヶ月にわたって得られたラベル付き公共警報データの集合に対して計算する。
SNGuesのコアモデルは、勾配押し上げによって訓練された決定木の集合から成り立っている。
SNGuessが2020年4月から2021年8月までの一連のZTFからの警告から提案した候補の約88%が、真に関連する超新星(SNe)であることが判明した。
明るい検出を行うアラートでは、この数字は92%から98%の範囲である。
2020年4月以降、SNGuessによってZTF警告ストリームの潜在的若いSNeとして特定されたトランジェントはAMPEL_ZTF_NEWグループ識別子の下でTransient Name Server (TNS)に公開された。
ZTFによって観測された任意の過渡性に対するSNGuesスコアは、Webサービスを介してアクセスすることができる。
SNGuessのソースコードは公開されている。
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