論文の概要: Spiking Neural Networks for Radio Frequency Interference Detection in Radio Astronomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06124v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 01:02:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:06.721485
• Title: Spiking Neural Networks for Radio Frequency Interference Detection in Radio Astronomy
• Title（参考訳）: 電波天文学における周波数干渉検出のためのスパイクニューラルネットワーク
• Authors: Nicholas J. Pritchard, Andreas Wicenec, Mohammed Bennamoun, Richard Dodson,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その動的性質のため、効率的な時間的データ処理を約束する。 本稿では、電波天文学、RFI(Radio Frequency Interference)検出における重要な課題について述べる。 我々は、RF検出性能を向上させるために、分割正規化にインスパイアされた前処理ステップを導入する。 我々の知る限り、この研究はSNNを実際の電波天文学のデータでトレーニングした初めてのものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.08630315149258
• License:
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) promise efficient spatio-temporal data processing owing to their dynamic nature. This paper addresses a significant challenge in radio astronomy, Radio Frequency Interference (RFI) detection, by reformulating it as a time-series segmentation task inherently suited for SNN execution. Automated RFI detection systems capable of real-time operation with minimal energy consumption are increasingly important in modern radio telescopes. We explore several spectrogram-to-spike encoding methods and network parameters, applying first-order leaky integrate-and-fire SNNs to tackle RFI detection. To enhance the contrast between RFI and background information, we introduce a divisive normalisation-inspired pre-processing step, which improves detection performance across multiple encoding strategies. Our approach achieves competitive performance on a synthetic dataset and compelling results on real data from the Low-Frequency Array (LOFAR) instrument. To our knowledge, this work is the first to train SNNs on real radio astronomy data successfully. These findings highlight the potential of SNNs for performing complex time-series tasks, paving the way for efficient, real-time processing in radio astronomy and other data-intensive fields.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その動的性質のため、効率的な時空間データ処理を約束する。 本稿では,SNN実行に適した時系列セグメンテーションタスクとして,電波天文学,RFI(Radio Frequency Interference)検出において重要な課題に対処する。 現代の電波望遠鏡では、エネルギー消費の少ないリアルタイム操作が可能な自動RFI検出システムがますます重要になっている。 我々は、RFI検出に対処するために、一階リーク型統合・ファイアSNNを適用し、いくつかのスペクトログラム・ツー・スパイク符号化法とネットワークパラメータについて検討する。 RFIと背景情報のコントラストを高めるため,複数の符号化戦略をまたいだ検出性能の向上を図るために,分割正規化による事前処理手順を導入する。 提案手法は,Low-Frequency Array (LOFAR) を用いて,合成データセット上での競合性能と実データに対する説得力のある結果を実現する。 我々の知る限り、この研究はSNNを実際の電波天文学のデータでトレーニングした初めてのものです。 これらの知見は、複雑な時系列処理を行うためのSNNの可能性を強調し、電波天文学やその他のデータ集約分野における効率的なリアルタイム処理の道を開いた。

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