DESI恒星の機械学習パラメータ導出

DESIの観測スペクトルから機械学習を用いて320万個の恒星パラメータと12元素の組成を導出するパイプラインを開発した。

• 未正規化の全SED形状を直接フィッティングするニューラルネットワークベースのパイプラインを構築した。
• APOGEEやGALAHとの比較検証により、公式パイプラインと同等以上の精度と小さな系統誤差を実現した。
• 従来報告されていなかったマンガンやバリウムなどを含む12元素の組成を高精度で導出した。
• DESIデータリリース1の320万個の恒星を対象とした大規模なパラメータカタログを公開した。

原文タイトル: Stellar parameters and abundances for 3.2 million DESI DR1 spectra using machine learning

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