SKA 脉冲星搜索流水线中机器学习方法的探究
天体物理仪器与方法
2023-05-10 v3 人工智能
机器学习
摘要
SKA 脉冲星搜索流水线将用于脉冲星的实时探测。诸如 SKA 之类的现代射电望远镜在全面运行时会生成 PB 量级的数据。因此，基于经验与数据驱动的算法对于候选体探测等应用变得不可或缺。在此，我们描述了测试一种称为 Mask R-CNN 的先进目标检测算法以在 SKA 脉冲星搜索流水线中探测候选特征所得的结果。我们训练了 Mask R-CNN 模型以检测候选图像。开发了一款自定义标注工具，用于高效标记大型数据集中的感兴趣区域。我们已通过在模拟数据集上检测候选特征成功演示了该算法。本文给出了这项工作的细节，并着重展望了未来前景。
引用
@article{arxiv.2209.04430,
title = {Investigation of a Machine learning methodology for the SKA pulsar search pipeline},
author = {Shashank Sanjay Bhat and Thiagaraj Prabu and Ben Stappers and Atul Ghalame and Snehanshu Saha and T. S. B Sudarshan and Zafiirah Hosenie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.04430},
year = {2023}
}