ИИ и сложнейшие проблемы мира · Астрономия и космос · arXiv · 2026-10-23
Отделение кандидатов в двойные AGN от случайных наложений в обзоре GOTHIC с помощью фреймворка глубокого обучения
Оригинальное название: Decoupling candidate dual AGN from chance superpositions in the GOTHIC survey via a deep-learning framework
Двойные активные ядра галактик трудно обнаружить в крупных обзорах изображений, где их могут имитировать звёзды переднего плана и случайные совмещения. Авторы заново исследовали 46 061 галактику, отброшенную предыдущим конвейером обработки, с помощью детектора глубокого обучения YOLOv11, обученного на размеченных изображениях SDSS. Модель достигла точности 0,919 и полноты 0,905, выдав 29 605 кандидатов, из которых 54,5–62% при визуальном осмотре выглядели как настоящие двойные ядра, хотя для подтверждения необходимы наблюдения с более высоким разрешением.