La IA y los problemas difíciles del mundo · Astronomía y espacio · arXiv · 2026-10-20
Modelado de curvas de luz multibanda de núcleos galácticos activos mediante una red de procesos neuronales con atención autosupervisada
Título original: Modeling Multi-band Active Galactic Nuclei Lightcurves Using an Self-supervised Attentive Neural Process Network
Se espera que el LSST observe decenas de millones de cuásares, por lo que es necesario modelar su variabilidad. Los autores presentan un marco de procesos neuronales con atención que reconstruye curvas de luz en las seis bandas del LSST e infiere la masa del agujero negro, la razón de Eddington y la escala temporal de variabilidad, entrenado de forma autosupervisada únicamente con observaciones ruidosas. En un conjunto de prueba reservado igualó a una línea base de proceso gaussiano casi óptima y la superó en la reconstrucción del espectro de potencias y en la estimación de la escala temporal del paseo aleatorio amortiguado.