AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-26

डीप लर्निंग का उपयोग करके Hyper Suprime-Cam Wide Survey में 1 करोड़ आकाशगंगाओं के लिए संपूर्ण बहु-बैंड संरचनात्मक अभिलक्षणन

मूल शीर्षक: Complete Multi-Band Structural Characterization for 10 Million Galaxies in the Hyper Suprime-Cam Wide Survey using Deep Learning

क्योंकि आकाशगंगा की संरचना तरंगदैर्घ्य के साथ बदलती है, लेखकों ने HSC-SSP Wide सर्वेक्षण में लगभग 10 मिलियन आकाशगंगाओं के लिए g, r और i बैंड में बल्ज-टू-टोटल प्रकाश अनुपात, प्रभावी त्रिज्या और फ्लक्स का अनुमान लगाने के लिए GAMPEN बायेसियन डीप-लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग किया। एकल बैंड पर प्रशिक्षित मॉडलों को लगभग 0.5% डेटा पर ट्रांसफर लर्निंग द्वारा नए बैंडों के अनुरूप ढाला गया, और पोस्टीरियर लगभग 6% से कम औसत विचलन के साथ भली-भाँति अंशांकित थे। z ≳ 0.5 पर g-बैंड के परिणाम काफ़ी बिगड़ गए और उन्हें सार्वजनिक कैटलॉग से बाहर रखा गया।

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