AI 與世界的難題 · 天文與太空 · arXiv · 2026-10-20
使用自監督注意力神經過程網路建模多波段活動星系核光變曲線
原標題: Modeling Multi-band Active Galactic Nuclei Lightcurves Using an Self-supervised Attentive Neural Process Network
預期LSST將觀測到數千萬顆類星體，因此需要對其變光進行建模。作者提出一種注意力神經過程框架，能重建LSST全部六個波段的光變曲線，並推斷黑洞質量、愛丁頓比與變光時間尺度，且僅以含雜訊的觀測資料進行自監督訓練。在保留的測試集上，其表現與近乎最佳的高斯過程基準相當，並在功率譜重建與阻尼隨機漫步時間尺度估計上優於該基準。