La IA y los problemas difíciles del mundo · Astronomía y espacio · arXiv · 2026-10-26
Caracterización estructural multibanda completa de 10 millones de galaxias en el Hyper Suprime-Cam Wide Survey mediante aprendizaje profundo
Título original: Complete Multi-Band Structural Characterization for 10 Million Galaxies in the Hyper Suprime-Cam Wide Survey using Deep Learning
Dado que la estructura de las galaxias varía con la longitud de onda, los autores utilizaron el marco bayesiano de aprendizaje profundo GAMPEN para estimar la relación de luz entre el bulbo y el total, el radio efectivo y el flujo en las bandas g, r e i para casi 10 millones de galaxias en el sondeo HSC-SSP Wide. Los modelos entrenados con bandas individuales se adaptaron a nuevas bandas mediante aprendizaje por transferencia con aproximadamente el 0,5 % de los datos, y las distribuciones posteriores estaban bien calibradas, con desviaciones medias inferiores a aproximadamente el 6 %. Los resultados de la banda g con z ≳ 0,5 se degradaron significativamente y se excluyeron del catálogo público.