AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · জ্যোতির্বিজ্ঞান ও মহাকাশ · arXiv · 2026-10-20

Astronomaly: Protege ব্যবহার করে বিস্তৃত রেডিও নিঃসরণ শনাক্তকরণের জন্য একটি লক্ষ্যভিত্তিক মেশিন লার্নিং পদ্ধতি

মূল শিরোনাম: A targeted machine learning approach for detecting diffuse radio emission with Astronomaly: Protege

গ্যালাক্সি ক্লাস্টারে বিস্তৃত রেডিও নিঃসরণ শনাক্ত করা কঠিন, কারণ এর পৃষ্ঠ উজ্জ্বলতা কম এবং কমপ্যাক্ট উৎস ও ইমেজিং আর্টিফ্যাক্টের দূষণ থাকে। লেখকেরা সেলফ-সুপারভাইজড BYOL অ্যালগরিদম দিয়ে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করেছেন এবং অ্যাক্টিভ লার্নিংসহ Astronomaly: Protege অ্যানোমালি শনাক্তকরণ কাঠামো ব্যবহার করে MeerKAT Galaxy Cluster Legacy Survey-এর প্রার্থীদের র‍্যাঙ্ক করেছেন। শীর্ষ 100টি উৎসের মধ্যে 98% বিস্তৃত বৈশিষ্ট্য দেখিয়েছে এবং 53% ক্লাস্টার-সম্পর্কিত নিঃসরণ হিসেবে নিশ্চিত হয়েছে, এবং এতে মানুষের লেবেলিং ছিল ন্যূনতম।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →