強重力レンズ探索への能動学習の適用

自己教師あり学習と能動学習を組み合わせた枠組みにより、シミュレーションデータに依存せず大規模サーベイから効率的に強重力レンズ候補を発見することに成功した。

• 大規模なシミュレーションによる訓練データを必要としない強重力レンズ探索手法を提案した。
• 自己教師あり学習（BYOL）と能動学習を組み合わせたAstronomalyフレームワークをKiDSデータに適用した。
• 複数回の検査と類似度解析を通じて、多数の新規を含む高品質な強重力レンズ候補を効率的に特定した。
• 次世代の大規模天文サーベイへの強力な応用可能性を示した。

原文タイトル: The promise of self-supervised and active learning for Strong Lens discovery: Astronomaly applied to KiDS

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