Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supervised Radio Frequency Interference Detection with SNNs

論文の概要: Supervised Radio Frequency Interference Detection with SNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06075v1
Date: Mon, 10 Jun 2024 07:49:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 14:37:02.519113
Title: Supervised Radio Frequency Interference Detection with SNNs
Title（参考訳）: SNNによる無線周波数干渉検出
Authors: Nicholas J. Pritchard, Andreas Wicenec, Mohammed Bennamoun, Richard Dodson,
Abstract要約: 電波干渉(Radio Frequency Interference、RFI)は、電波望遠鏡によって観測される観測を妨害し、地球や天体から発生する電波天文学において重要な課題である。電波天文学観測の動的・時間的性質を考えると、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は有望なアプローチとして出現する。 SNN推論のための電波可視データの符号化について,レート,レイテンシ,デルタ変調,ステップフォワードアルゴリズムの3つのバリエーションを考慮した6つの符号化方式について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.08630315149258
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Radio Frequency Interference (RFI) poses a significant challenge in radio astronomy, arising from terrestrial and celestial sources, disrupting observations conducted by radio telescopes. Addressing RFI involves intricate heuristic algorithms, manual examination, and, increasingly, machine learning methods. Given the dynamic and temporal nature of radio astronomy observations, Spiking Neural Networks (SNNs) emerge as a promising approach. In this study, we cast RFI detection as a supervised multi-variate time-series segmentation problem. Notably, our investigation explores the encoding of radio astronomy visibility data for SNN inference, considering six encoding schemes: rate, latency, delta-modulation, and three variations of the step-forward algorithm. We train a small two-layer fully connected SNN on simulated data derived from the Hydrogen Epoch of Reionization Array (HERA) telescope and perform extensive hyper-parameter optimization. Results reveal that latency encoding exhibits superior performance, achieving a per-pixel accuracy of 98.8% and an f1-score of 0.761. Remarkably, these metrics approach those of contemporary RFI detection algorithms, notwithstanding the simplicity and compactness of our proposed network architecture. This study underscores the potential of RFI detection as a benchmark problem for SNN researchers, emphasizing the efficacy of SNNs in addressing complex time-series segmentation tasks in radio astronomy.
Abstract（参考訳）: 電波干渉(Radio Frequency Interference、RFI)は、地上や天体からの電波天文学において重要な課題であり、電波望遠鏡による観測を妨害している。 RFIに対処するには、複雑なヒューリスティックアルゴリズム、手動検査、そしてますます多くの機械学習手法が含まれる。電波天文学観測の動的・時間的性質を考えると、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は有望なアプローチとして出現する。本研究では,RFI検出を教師付き多変量時系列分割問題として用いた。特に,SNN推論における電波可視性データの符号化について,レート,レイテンシ,デルタ変調,ステップフォワードアルゴリズムの3つのバリエーションについて検討した。我々は、Hydrogen Epoch of Reionization Array (HERA) 望遠鏡から得られたシミュレーションデータに基づいて、小さな2層SNNをトレーニングし、広範囲なハイパーパラメータ最適化を行う。その結果、レイテンシ符号化は優れた性能を示し、画素あたりの精度は98.8%、f1スコアは0.761であることがわかった。注目すべきは、これらのメトリクスは、提案したネットワークアーキテクチャの単純さとコンパクトさに拘わらず、現代のRFI検出アルゴリズムにアプローチすることである。本研究は、SNN研究者のベンチマーク問題としてのRFI検出の可能性を強調し、電波天文学における複雑な時系列分割タスクに対処するSNNの有効性を強調した。

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