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突起性ニューラルネットワークによる強力な重力レンズの高速自動分析

Yashar D Hezaveh^1,2, Laurence Perreault Levasseur^1,2, Philip J Marshall^1,2

¹Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology, Stanford University, Stanford, California, USA.

|September 1, 2017

まとめ

ディープコンボリューションニューラルネットワークは重力レンズのパラメータを迅速に推定し,現在使用されている遅くて複雑な方法を克服します. この画期的な発見により,宇宙学の研究のために大規模な天文学的データセットの分析がより迅速にできるようになりました.

科学分野:

天体物理学
宇宙学
機械学習

背景:

強い重力レンズは宇宙の構造と物質の分布を定量化します
現在の分析方法 (最大確率モデリング) は計算的に高価で時間がかかります.
来るべき天気調査で膨大な数の重力レンズが見つかるでしょう

研究の目的:

重力レンズのパラメータを推定するための高速で自動化された方法を開発する.
伝統的な最大確率モデリングの限界を回避するためです
大きな重力レンズデータセットの効率的な分析を可能にします.

主な方法:

パラメータの見積もりのために深部コンボリューションニューラルネットワーク (CNN) を利用した.
自動レンズ照明を取り除くために独立したコンポーネント分析を使用した.
訓練されたCNNは,単一の等熱円密度プロフィールのパラメータを回復します.

主要な成果:

精巧なモデルに匹敵する精度を達成しました
新しい方法は伝統的な方法より約1000万倍速く
単一のGPUで約1秒で分析された100のシステム

結論:

ディープラーニングは重力レンズ分析の高効率で自動化されたソリューションです
このアプローチは,レンズ設定パラメータの見積もりへのアクセスを非専門家に民主化します.
この方法は,将来の天文調査から予想される大量のデータを処理するために不可欠です.

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