論文の概要: Finding active galactic nuclei through Fink

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10987v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 14:24:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 22:20:37.767731
• Title: Finding active galactic nuclei through Fink
• Title（参考訳）: Finkによる活動銀河核の発見
• Authors: Etienne Russeil, Emille E. O. Ishida, Roman Le Montagner, Julien Peloton, Anais Moller
• Abstract要約: 本稿では,現在Finkブローカ内に実装されているAGN(Active Galactic Nuclei)分類器について述べる。 特徴は、利用可能な測光点の要約統計と、シンボリック回帰によって実現された色推定に基づいて構築された。 この手法を用いて、ZTF(Zwicky Transient Facility)の真のアラートを分類し、98.0%の精度、93.8%の精度、88.5%のリコールを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the Active Galactic Nuclei (AGN) classifier as currently implemented within the Fink broker. Features were built upon summary statistics of available photometric points, as well as color estimation enabled by symbolic regression. The learning stage includes an active learning loop, used to build an optimized training sample from labels reported in astronomical catalogs. Using this method to classify real alerts from the Zwicky Transient Facility (ZTF), we achieved 98.0% accuracy, 93.8% precision and 88.5% recall. We also describe the modifications necessary to enable processing data from the upcoming Vera C. Rubin Observatory Large Survey of Space and Time (LSST), and apply them to the training sample of the Extended LSST Astronomical Time-series Classification Challenge (ELAsTiCC). Results show that our designed feature space enables high performances of traditional machine learning algorithms in this binary classification task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現在Finkブローカ内に実装されているAGN(Active Galactic Nuclei)分類器について述べる。 特徴は、利用可能な測光点の要約統計と、シンボリック回帰による色推定に基づいて構築された。 学習ステージには、天文カタログに報告されたラベルから最適化されたトレーニングサンプルを構築するために使用されるアクティブな学習ループが含まれている。 zwicky transient facility (ztf) から実際のアラートを分類する手法を用いて,98.0%の精度,93.8%の精度,88.5%のリコールを達成した。 また、今後のVera C. Rubin Observatory Large Survey of Space and Time (LSST)のデータ処理を可能にするために必要となる修正について述べるとともに、拡張LSST天文時系列分類チャレンジ (ELAsTiCC) のトレーニングサンプルに適用する。 その結果,この二項分類タスクでは,従来の機械学習アルゴリズムの性能向上が期待できることがわかった。

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