Fugu-MT 論文翻訳(概要): RFI Detection with Spiking Neural Networks

論文の概要: RFI Detection with Spiking Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14303v1
Date: Fri, 24 Nov 2023 06:27:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-27 15:48:33.724338
Title: RFI Detection with Spiking Neural Networks
Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークを用いたRFI検出
Authors: Nicholas J. Pritchard, Andreas Wicenec, Mohammed Bennamoun and Richard Dodson
Abstract要約: 本研究では、SNN(Spking Neural Networks)の天文学的データ処理タスク、特にRFI検出への応用について紹介する。我々は,従来の著者が提案したNLNアルゴリズムと自動エンコーダアーキテクチャを,直接ANN2SNN変換によりSNN実行に適用する。シミュレーションされたHERA望遠鏡とハンドラベリングされたLOデータセットと新しいMeerKATシミュレーションデータセットで性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.40498400527497
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Radio Frequency Interference (RFI) detection and mitigation is critical for enabling and maximising the scientific output of radio telescopes. The emergence of machine learning methods capable of handling large datasets has led to their application in radio astronomy, particularly in RFI detection. Spiking Neural Networks (SNNs), inspired by biological systems, are well-suited for processing spatio-temporal data. This study introduces the first application of SNNs to an astronomical data-processing task, specifically RFI detection. We adapt the nearest-latent-neighbours (NLN) algorithm and auto-encoder architecture proposed by previous authors to SNN execution by direct ANN2SNN conversion, enabling simplified downstream RFI detection by sampling the naturally varying latent space from the internal spiking neurons. We evaluate performance with the simulated HERA telescope and hand-labelled LOFAR dataset that the original authors provided. We additionally evaluate performance with a new MeerKAT-inspired simulation dataset. This dataset focuses on satellite-based RFI, an increasingly important class of RFI and is, therefore, an additional contribution. Our SNN approach remains competitive with the original NLN algorithm and AOFlagger in AUROC, AUPRC and F1 scores for the HERA dataset but exhibits difficulty in the LOFAR and MeerKAT datasets. However, our method maintains this performance while completely removing the compute and memory-intense latent sampling step found in NLN. This work demonstrates the viability of SNNs as a promising avenue for machine-learning-based RFI detection in radio telescopes by establishing a minimal performance baseline on traditional and nascent satellite-based RFI sources and is the first work to our knowledge to apply SNNs in astronomy.
Abstract（参考訳）: 電波望遠鏡の科学的出力の実現と最大化にはrfi(radio frequency interference)検出と緩和が不可欠である。大規模なデータセットを扱う機械学習手法の出現は、ラジオ天文学、特にRFI検出への応用に繋がった。生体システムにインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は時空間データの処理に適している。本研究では、SNNの天文データ処理タスク、特にRFI検出への応用について紹介する。我々は,従来の著者が提案したNLNアルゴリズムとオートエンコーダアーキテクチャを,ANN2SNN変換によるSNN実行に適用し,内部スパイキングニューロンから自然に変化する潜伏空間をサンプリングすることにより,下流RFI検出を簡略化する。筆者らが提供したhera望遠鏡と手ラベル付きlofarデータセットによる性能評価を行った。さらに,meerkatにインスパイアされた新たなシミュレーションデータセットによるパフォーマンス評価も行った。このデータセットは、ますます重要なRFIのクラスである衛星ベースのRFIに焦点を当てており、そのため追加の貢献である。我々のSNNアプローチは、HERAデータセットのAUROC、AUPRC、F1スコアにおける元のNLNアルゴリズムとAOFlaggerと競合するが、LOFARとMeerKATデータセットでは困難である。しかし, nln では計算処理やメモリインテンセントの潜在サンプリングステップを完全に取り除きながら, この性能を維持している。本研究は,SNNの電波望遠鏡における機械学習に基づくRFI検出のための有望な道として,従来の衛星ベースのRFIソース上での最小性能基準を確立することにより,SNNの生存可能性を示すものである。

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