KI und die schwierigen Probleme der Welt · Astronomie & Weltraum · arXiv · 2026-10-20
Ein gezielter Machine-Learning-Ansatz zur Detektion diffuser Radioemission mit Astronomaly: Protege
Originaltitel: A targeted machine learning approach for detecting diffuse radio emission with Astronomaly: Protege
Diffuse Radioemission in Galaxienhaufen ist wegen ihrer geringen Flächenhelligkeit sowie der Kontamination durch kompakte Quellen und Abbildungsartefakte schwer zu detektieren. Die Autoren extrahierten Merkmale mit dem selbstüberwachten BYOL-Algorithmus und nutzten das Anomalieerkennungs-Framework Astronomaly: Protege mit aktivem Lernen, um Kandidaten im MeerKAT Galaxy Cluster Legacy Survey zu ranken. Von den 100 besten Quellen zeigten 98% diffuse Eigenschaften und 53% wurden als haufenbezogene Emission bestätigt, bei minimalem manuellem Labeling.