ИИ и сложнейшие проблемы мира · Астрономия и космос · arXiv · 2026-10-20
Целевой подход машинного обучения для обнаружения диффузного радиоизлучения с помощью Astronomaly: Protege
Оригинальное название: A targeted machine learning approach for detecting diffuse radio emission with Astronomaly: Protege
Диффузное радиоизлучение в скоплениях галактик трудно обнаружить из-за его низкой поверхностной яркости и загрязнения от компактных источников и артефактов построения изображений. Авторы извлекли признаки с помощью самообучаемого алгоритма BYOL и использовали фреймворк обнаружения аномалий Astronomaly: Protege с активным обучением для ранжирования кандидатов в MeerKAT Galaxy Cluster Legacy Survey. Среди 100 лучших источников 98% имели диффузные характеристики, а 53% были подтверждены как излучение, связанное со скоплениями, при минимальной ручной разметке.