能動学習による強重力レンズの効率的探索

自己教師あり学習と能動学習を組み合わせたフレームワークを用いてKiDSデータから多数の強重力レンズ候補を効率的に発見した。

• 強重力レンズの発見はこれまで大規模シミュレーションに依存した教師あり学習が主流であった。
• 自己教師あり学習と能動学習を組み合わせた Astronomaly フレームワークを導入した。
• 専門家の検査と近傍類似度解析により、多数の高品質な重力レンズ候補を新たに同定した。
• シミュレーションへの依存を減らし、将来の大規模サーベイへの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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