分光情報を用いた深層学習によるLRDの探索

JWSTの画像と分光データを組み合わせた機械学習フレームワークを開発し、画像データから多様な特性を持つリトルレッドドット候補を効率的に同定することに成功した。

• 近赤外カメラ画像と分光データを統合したクロスモーダル機械学習モデルを構築した
• 分光観測データから分光情報を画像表現へ転写し、画像のみでのLRD同定を可能にした
• 従来非LRDとされた銀河から35個の新規候補を特定し、その多くで特徴的な輝線を確認した
• 公開サーベイへの適用により多数の新規候補を発見し、従来より広いSED特性の多様性を提示した

原文タイトル: Spectroscopy-informed Deep Learning Searches for Photometric Little Red Dots in JWST Surveys

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