AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-20
自己教師あり注意ニューラルプロセスによる多バンド活動銀河核の光度曲線モデリング
原題: Modeling Multi-band Active Galactic Nuclei Lightcurves Using an Self-supervised Attentive Neural Process Network
LSSTでは数千万個のクエーサーの観測が見込まれており、その変動をモデル化する必要がある。本研究は注意機構付きニューラルプロセス（ANP）を用いた機械学習の枠組みを提案し、6つのLSSTバンドの光度曲線の再構成と、ブラックホール質量・エディントン比・変動時間尺度の推定を行った。ノイズを含む観測のみから自己教師あり学習で訓練され、テスト集合ではガウス過程の基準モデルに匹敵する性能を示し、パワースペクトルの再構成と減衰ランダムウォークの時間尺度推定では上回った。