AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-20

सेल्फ-सुपरवाइज़्ड अटेंटिव न्यूरल प्रोसेस नेटवर्क का उपयोग करके मल्टी-बैंड सक्रिय गैलेक्टिक नाभिक प्रकाश वक्रों का मॉडलिंग

मूल शीर्षक: Modeling Multi-band Active Galactic Nuclei Lightcurves Using an Self-supervised Attentive Neural Process Network

LSST द्वारा करोड़ों क्वेज़ारों का अवलोकन किए जाने की उम्मीद है, इसलिए उनकी परिवर्तनशीलता का मॉडल बनाना आवश्यक है। लेखक एक अटेंटिव न्यूरल प्रोसेस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करते हैं, जो LSST के सभी छह बैंडों में प्रकाश वक्रों का पुनर्निर्माण करता है और ब्लैक होल का द्रव्यमान, एडिंगटन अनुपात तथा परिवर्तनशीलता का समय-पैमाना निकालता है; इसे केवल शोरयुक्त अवलोकनों पर स्व-पर्यवेक्षित ढंग से प्रशिक्षित किया गया है। रोके गए परीक्षण समुच्चय पर यह लगभग-इष्टतम गाउसियन प्रोसेस आधार रेखा के बराबर रहा और पावर स्पेक्ट्रम पुनर्निर्माण तथा डैम्प्ड-रैंडम-वॉक समय-पैमाने के आकलन में उससे बेहतर रहा।

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