ИИ и сложнейшие проблемы мира · Астрономия и космос · arXiv · 2026-10-20
Моделирование многодиапазонных кривых блеска активных ядер галактик с помощью самообучаемой сети нейронных процессов с механизмом внимания
Оригинальное название: Modeling Multi-band Active Galactic Nuclei Lightcurves Using an Self-supervised Attentive Neural Process Network
Ожидается, что LSST будет наблюдать десятки миллионов квазаров, поэтому необходимо моделировать их переменность. Авторы представляют фреймворк на основе нейронных процессов с механизмом внимания, который восстанавливает кривые блеска во всех шести полосах LSST и определяет массу черной дыры, отношение Эддингтона и временной масштаб переменности; обучение проводится самоконтролируемо только на зашумленных наблюдениях. На отложенной тестовой выборке он сравнялся с почти оптимальным базовым методом на гауссовых процессах и превзошел его в восстановлении спектра мощности и оценке временного масштаба затухающего случайного блуждания.