論文の概要: Hyrax: An Extensible Framework for Rapid ML Experimentation and Unsupervised Discovery in the Era of Rubin, Roman, and Euclid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18959v1
• Date: Mon, 18 May 2026 18:00:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.898377
• Title: Hyrax: An Extensible Framework for Rapid ML Experimentation and Unsupervised Discovery in the Era of Rubin, Roman, and Euclid
• Title（参考訳）: Hyrax: Rubin, Roman, Euclid時代の迅速なML実験と教師なし発見のための拡張可能なフレームワーク
• Authors: Aritra Ghosh, Drew Oldag, Michael Tauraso, Andrew J. Connolly, Peter Ferguson, Derek Jones, Gourav Khullar, Argyro Sasli, Samarth Venkatesh, Gracia Wang, Maxine West, Dylan Berry, Neven Caplar, Colin Orion Chandler, Tanawan Chatchadanoraset, Michael W. Coughlin, Melissa DeLucchi, Alexandra Junell, Diego Miura, Felipe Fontinele Nunes, Wilson Beebe, Doug Branton, Sandro Campos, Liam Cunningham, Mi Dai, Jeremy Kubica, Konstantin Malanchev, Rachel Mandelbaum, Sean McGuire, Imad Pasha, Dan S. Taranu, Tianqing Zhang,
• Abstract要約: Hyraxはオープンソースのモジュール型でGPU対応のPythonフレームワークで、天文学における機械学習のライフサイクルを完全にサポートする。 実測データに対する5つの代表的な応用を通して,Hiraxの汎用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.715408970731332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory, Roman Space Telescope, Euclid, and other next-generation surveys will deliver imaging, spectroscopic, and time-domain data at scales that increasingly shift the bottleneck in astronomical machine learning (ML) projects from model design to infrastructure. We present Hyrax, an open-source, modular, GPU-enabled Python framework that supports the full ML lifecycle in astronomy: from data acquisition and training to inference and experiment comparison, with capabilities including multimodal dataset support, integrated vector databases for similarity search, and interactive two- and three-dimensional latent-space exploration for unsupervised discovery. We demonstrate Hyrax's versatility through five representative applications on real survey data: (i) unsupervised representation learning on $\sim 4\times10^5$ Rubin Legacy Survey of Space and Time (LSST) Data Preview 1 (DP1) galaxies, surfacing new merger and low-surface-brightness candidates missing from reference Euclid and Dark Energy Survey catalogs, while also isolating imaging artifacts -- all without labeled training data; (ii) hybrid density-based clustering for identifying cluster-scale gravitational lens candidates in DP1 data; (iii) multimodal early-time transient classification in the Zwicky Transient Facility leveraging light curves, spectra, images, and metadata; (iv) supervised false-positive filtering in shift-and-stack searches for distant solar system objects in the Dark Energy Camera Ecliptic Exploration Project survey; and (v) supervised detection of semi-resolved dwarf galaxies in Hyper Suprime-Cam and LSST-like imaging using synthetic source injection. Together, these results demonstrate that Hyrax provides astronomy-specific ML infrastructure that enables systematic discovery and rapid methodological iteration across next-generation astronomical surveys.
• Abstract（参考訳）: NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory、ローマ宇宙望遠鏡、ユークリッド、その他の次世代調査では、画像、分光、時間領域のデータが大規模に提供される。 データ取得からトレーニング、推論、実験比較まで、マルチモーダルデータセットのサポート、類似性検索のための統合ベクターデータベース、教師なし発見のためのインタラクティブな2次元および3次元ラテントスペース探索を含む機能を備えています。 実測データに対する5つの代表的な応用を通して、Hiraxの汎用性を実証する。 i) $\sim 4\times10^5$ Rubin Legacy Survey of Space and Time (LSST) データプレビュー1(DP1)銀河で、ユークリッドとダークエナジーのカタログから欠落した新しい合併と低地光度候補を指摘し、画像アーティファクトを分離する。 (II)DP1データにおけるクラスタスケール重力レンズ候補の同定のためのハイブリッド密度クラスタリング 三 光曲線、スペクトル、画像及びメタデータを利用したジウィッキー過渡施設におけるマルチモーダル・アーリータイム・トランジェント分類 四 ダークエナジーカメラ楕円探査プロジェクト調査における遠方の太陽系天体のシフト・アンド・スタック探索における偽陽性フィルタリングの監督 (v) 合成ソースインジェクションを用いたハイパーサプライムカムとLSSTライクイメージングにおける半解離小銀河の検出を監督した。 これらの結果から,Hyraxは天文学固有のML基盤を提供し,次世代の天文学調査における体系的な発見と迅速な方法論的反復を可能にすることが示唆された。

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