論文の概要: A Classifier-Based Approach to Multi-Class Anomaly Detection for Astronomical Transients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14742v2
• Date: Tue, 31 Dec 2024 14:27:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 14:33:05.164954
• Title: A Classifier-Based Approach to Multi-Class Anomaly Detection for Astronomical Transients
• Title（参考訳）: 天文学的トランジェントに対する分類器に基づくマルチクラス異常検出手法
• Authors: Rithwik Gupta, Daniel Muthukrishna, Michelle Lochner,
• Abstract要約: 希少な過渡性の同定に必須なリアルタイム異常検出 現代のサーベイ望遠鏡は毎晩何万もの警報を発生させる。 ヴェラ・C・ルービン天文台のような将来の望遠鏡はこの数を劇的に増やすことを計画した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Automating real-time anomaly detection is essential for identifying rare transients, with modern survey telescopes generating tens of thousands of alerts per night, and future telescopes, such as the Vera C. Rubin Observatory, projected to increase this number dramatically. Currently, most anomaly detection algorithms for astronomical transients rely either on hand-crafted features extracted from light curves or on features generated through unsupervised representation learning, coupled with standard anomaly detection algorithms. In this work, we introduce an alternative approach: using the penultimate layer of a neural network classifier as the latent space for anomaly detection. We then propose a novel method, Multi-Class Isolation Forests (\texttt{MCIF}), which trains separate isolation forests for each class to derive an anomaly score for a light curve from its latent space representation. This approach significantly outperforms a standard isolation forest. We also use a simpler input method for real-time transient classifiers which circumvents the need for interpolation and helps the neural network handle irregular sampling and model inter-passband relationships. Our anomaly detection pipeline identifies rare classes including kilonovae, pair-instability supernovae, and intermediate luminosity transients shortly after trigger on simulated Zwicky Transient Facility light curves. Using a sample of our simulations matching the population of anomalies expected in nature (54 anomalies and 12,040 common transients), our method discovered $41\pm3$ anomalies (~75% recall) after following up the top 2000 (~15%) ranked transients. Our novel method shows that classifiers can be effectively repurposed for real-time anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムの異常検出の自動化は希少な過渡期を識別するために不可欠であり、現代のサーベイ望遠鏡は夜間に数万のアラートを発生させ、将来の望遠鏡であるベラ・C・ルービン天文台は、この数を劇的に増やすと予測した。 現在、天文学的トランジェントに対するほとんどの異常検出アルゴリズムは、光曲線から抽出された手作りの特徴や、教師なし表現学習によって生成された特徴、および標準的な異常検出アルゴリズムに依存している。 本研究では,ニューラルネットワーク分類器の垂直層を異常検出の潜時空間として用いる方法を提案する。 そこで我々は,各クラスごとに分離林を訓練し,その潜在空間表現から光曲線の異常スコアを導出する,新しい方法であるMulti-class isolated Forests (\texttt{MCIF})を提案する。 このアプローチは標準的な孤立林を著しく上回ります。 また、補間の必要性を回避し、ニューラルネットワークが不規則なサンプリングとパスバンド間の関係をモデル化するのに役立つ、リアルタイム過渡分類器の簡易な入力手法を用いる。 我々の異常検出パイプラインは、Zwicky Transient Facilityの光曲線をシミュレートした直後に、クルノバエ、対不安定超新星、中間光度超新星を含む希少なクラスを同定する。 自然界で予想される異常(54の異常と12,040の共通トランジェント)の集団と一致するシミュレーションのサンプルを用いて,上位2000(~15%)から411\pm3$異常(~75%リコール)を発見した。 提案手法は, リアルタイムな異常検出のために, 分類器を効果的に再利用できることを示す。

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