論文の概要: LensNet: Enhancing Real-time Microlensing Event Discovery with Recurrent Neural Networks in the Korea Microlensing Telescope Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06293v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 19:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:22:01.105674
• Title: LensNet: Enhancing Real-time Microlensing Event Discovery with Recurrent Neural Networks in the Korea Microlensing Telescope Network
• Title（参考訳）: LensNet:韓国のマイクロレンズ望遠鏡ネットワークにおけるリカレントニューラルネットワークによるリアルタイムマイクロレンズイベント発見の実現
• Authors: Javier Viaña, Kyu-Ha Hwang, Zoë de Beurs, Jennifer C. Yee, Andrew Vanderburg, Michael D. Albrow, Sun-Ju Chung, Andrew Gould, Cheongho Han, Youn Kil Jung, Yoon-Hyun Ryu, In-Gu Shin, Yossi Shvartzvald, Hongjing Yang, Weicheng Zang, Sang-Mok Cha, Dong-Jin Kim, Seung-Lee Kim, Chung-Uk Lee, Dong-Joo Lee, Yongseok Lee, Byeong-Gon Park, Richard W. Pogge,
• Abstract要約: LensNetは、正当なマイクロレンズイベントと偽陽性を区別するために設計された機械学習パイプラインである。 本システムは,フラックスの上昇傾向を検出する予備アルゴリズムと協調して動作する。 LensNetは、マイクロレンズ発生の早期検出と警告に最適化されており、天文学者はすぐに追跡観測を組織できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.294000705958481
• License:
• Abstract: Traditional microlensing event vetting methods require highly trained human experts, and the process is both complex and time-consuming. This reliance on manual inspection often leads to inefficiencies and constrains the ability to scale for widespread exoplanet detection, ultimately hindering discovery rates. To address the limits of traditional microlensing event vetting, we have developed LensNet, a machine learning pipeline specifically designed to distinguish legitimate microlensing events from false positives caused by instrumental artifacts, such as pixel bleed trails and diffraction spikes. Our system operates in conjunction with a preliminary algorithm that detects increasing trends in flux. These flagged instances are then passed to LensNet for further classification, allowing for timely alerts and follow-up observations. Tailored for the multi-observatory setup of the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) and trained on a rich dataset of manually classified events, LensNet is optimized for early detection and warning of microlensing occurrences, enabling astronomers to organize follow-up observations promptly. The internal model of the pipeline employs a multi-branch Recurrent Neural Network (RNN) architecture that evaluates time-series flux data with contextual information, including sky background, the full width at half maximum of the target star, flux errors, PSF quality flags, and air mass for each observation. We demonstrate a classification accuracy above 87.5%, and anticipate further improvements as we expand our training set and continue to refine the algorithm.
• Abstract（参考訳）: 従来のマイクロレンズ・イベント・ベッティング手法は高度に訓練された人間の専門家を必要とし、プロセスは複雑かつ時間を要する。 この手動検査への依存は、しばしば非効率につながり、広範囲な太陽系外惑星の検出にスケールする能力を制限し、最終的には発見率を妨げている。 従来のマイクロレンズイベントベッティングの限界に対処するため、我々はLensNetという機械学習パイプラインを開発した。 本システムは,フラックスの上昇傾向を検出する予備アルゴリズムと協調して動作する。 これらのフラグ付きインスタンスは、さらなる分類のためにLensNetに渡され、タイムリーな警告とフォローアップ観察が可能になる。 韓国のマイクロレンズ望遠鏡ネットワーク(KMTNet)のマルチオブザーバトリー・セットアップのために設計され、手動で分類されたイベントの豊富なデータセットに基づいて訓練されたLensNetは、マイクロレンズの発生を早期に検出および警告するために最適化されており、天文学者はすぐにフォローアップの観測をまとめることができる。 パイプラインの内部モデルにはマルチブランチ・リカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャが採用されており、空背景、ターゲット星の最大半分の幅、フラックスエラー、PSF品質フラグ、気団などのコンテキスト情報を用いて時系列のフラックスデータを評価する。 87.5%以上の分類精度を示し、トレーニングセットを拡張し、アルゴリズムの洗練を継続するにつれて、さらなる改善を期待する。

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