May, 2024

使用 Gaia XP 光谱和无监督机器学习搜寻受污染的白矮星和其他宝藏

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TL;DR通过使用无监督机器学习技术 UMAP，我们构建了一个二维地图，将 Gaia DR3 BP/RP (XP) 光谱下的 96,134 颗白矮星组织成可识别的光谱区域，其中被污染的白矮星是我们地图中确定的一个独特光谱群体之一。我们展示了这种选择方法有可能将已知至少具有 5 种或更多金属物种在其大气层中存在的白矮星数量增加一个数量级，这对于表征外行星多样性和地质学是至关重要的。
发现论文，激发创造
  • cecilia: 一个基于机器学习的测量富含氦的污染白矮星金属丰度的流程

    通过首次使用机器学习技术，本文提出了一个名为 cecilia 的光谱建模代码，用于测量温度介于 10,000 K 至 20,000 K 之间的富含氦的污染白矮星的金属丰度，从而解决传统方法在人工错误、耗时和难以扩展性方面的限制，并能从真实的光谱观测中准确地（误差≤0.1dex）和同时地测量 14 个恒星参数和 11 个元素丰度。

    Feb, 2024

  • 现代天文巡天数据中寻找 L&T 类褐矮星的机器学习方法

    利用机器学习方法，如随机森林分类器、XGBoost、支持向量机分类器和 TabNet，基于 PanStarrs DR1、2MASS 和 WISE 数据，区分 L 和 T 型棕矮星与其他光谱和亮度类别的物体，并对模型进行解释。同时，我们将我们的模型与经典决策规则进行比较，证明它们的效率和相关性。

    Aug, 2023

  • 银河系中的弱监督异常检测

    利用 Classification Without Labels（CWoLa）方法识别星系暗流和其他局部异常现象，该方法不需要标记数据或领域知识。在模拟中，该方法能够检测出冷的恒星流和已知的 GD-1 流，并在更大规模的真实数据中实现该任务。

    May, 2023

  • 基于机器学习的 Gaia 天体测量外行星轨道的识别

    通过机器学习方法，利用 Gaia 的星动轨道解决方案，确定太阳附近约 500 光年范围内的恒星系中可能的太阳系外行星和棕矮星伴星，提出 22 个最佳候选对象，其中四个是太阳系外行星候选，另外五个是非常大的棕矮星或非常低质量的恒星。

    Apr, 2024

  • 利用可解释的 AI 技术探测超星系超紧致矮星系和球状星团

    利用多波段成像数据，采用机器学习技术进行分类，成功识别和研究和星系合并事件密切相关的紧凑恒星系统，从而进一步探究星系的质量汇集、形成和演化过程。

    Jan, 2022

  • Wide-field Infrared Survey Explorer 探测到的周期性变星的自动分类

    通过分析 WISE 全任务单次曝光源数据库中先前的光变调查（MACHO、GCVS 和 ASAS）中标识的 8273 个变星的光变曲线，利用傅里叶分解技术并结合其他周期性光变特征训练一个基于随机森林（RF）方法的机器学习分类器，成功分类三种最常见的 WISE 变星类型：Algols，RR Lyrae 和 W Ursae Majoris，分类效率分别为 80.7％、82.7％ 和 84.5％。

    Feb, 2014

  • 应用机器学习技术对受污染的星系团进行动力学质量测量

    研究了受干扰物影响的星系团动力质量测量，并表明现代机器学习算法可以比标准缩放关系方法更好地预测质量，从而提高预测质量。

    Sep, 2015

  • 使用机器学习对棕矮星模型网格与大气获取进行比较

    利用随机森林方法进行机器学习研究，分析了 14 种棕矮星大气模型的信息内容，发现棕矮星的有效温度能够独立于模型网格准确预测，但相对应的表面重力计算仍然存在挑战。

    May, 2023

  • 近红外地质目标高光谱图像的通用非监督聚类

    这篇论文开发了一种全自动的无监督处理工作流程，使用一种轻量级的自动编码器和高斯混合模型来对地质材料进行聚类，该工作流程称为 GyPSUM， 可以快速准确地聚类相似的地质材料并在实验室图像和遥感图像中一致地识别和分离主要的矿物类。

    Jun, 2021

  • 使用机器学习代理模型复现行星大气参数重构的贝叶斯后验分布

    用机器学习建立的代理模型，能够生成类似于使用传统检索软件（如 TauRex）从行星凌星光谱中得出的行星大气参数的贝叶斯后验分布。该模型通过对七个参数（行星半径、大气温度以及五种常见吸收剂的混合比：$H_2O$、$CH_4$、$NH_3$、$CO$ 和 $CO_2$）的真实分布进行预训练，采用问题领域的启发式预处理和半监督学习方法提高模型性能，并在 2023 年 Ariel 机器学习数据挑战中获得优胜方案之一。

    Oct, 2023