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

Astronomaly: Protege के साथ विसरित रेडियो उत्सर्जन का पता लगाने के लिए एक लक्षित मशीन लर्निंग दृष्टिकोण

मूल शीर्षक: A targeted machine learning approach for detecting diffuse radio emission with Astronomaly: Protege

आकाशगंगा समूहों में विसरित रेडियो उत्सर्जन का पता लगाना कठिन है, क्योंकि इसकी सतह चमक कम होती है और संहत स्रोतों तथा इमेजिंग आर्टिफ़ैक्ट्स से संदूषण होता है। लेखकों ने सेल्फ-सुपरवाइज़्ड BYOL एल्गोरिदम से फ़ीचर निकाले और MeerKAT Galaxy Cluster Legacy Survey में उम्मीदवारों को रैंक करने के लिए सक्रिय अधिगम के साथ Astronomaly: Protege विसंगति पहचान फ़्रेमवर्क का उपयोग किया। शीर्ष 100 स्रोतों में से 98% में विसरित विशेषताएँ दिखीं और 53% की पुष्टि क्लस्टर-संबंधित उत्सर्जन के रूप में हुई, वह भी न्यूनतम मानवीय लेबलिंग के साथ।

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