IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Astronomia e espaço · arXiv · 2026-10-26
Caracterização estrutural multibanda completa de 10 milhões de galáxias no Hyper Suprime-Cam Wide Survey usando aprendizado profundo
Título original: Complete Multi-Band Structural Characterization for 10 Million Galaxies in the Hyper Suprime-Cam Wide Survey using Deep Learning
Como a estrutura das galáxias varia com o comprimento de onda, os autores usaram o framework bayesiano de aprendizado profundo GAMPEN para estimar a razão entre a luz do bojo e a luz total, o raio efetivo e o fluxo nas bandas g, r e i para quase 10 milhões de galáxias no levantamento HSC-SSP Wide. Modelos treinados em bandas individuais foram adaptados a novas bandas por aprendizado por transferência em cerca de 0,5% dos dados, e as distribuições a posteriori ficaram bem calibradas, com desvios médios abaixo de cerca de 6%. Os resultados na banda g para z ≳ 0,5 pioraram significativamente e foram excluídos do catálogo público.