- ДОРОГА к открытиям: обнаружение аномалий на радиоастрономических спектрограммах с помощью машинного обучения (arXiv)
Автор: Майкл Месарчик, Альберт-Ян Бунстра, Марко Якобелли, Елена Рангелова, Сис де Лаат, Роб ван Ньюпорт.
Аннотация: По мере увеличения чувствительности и гибкости радиотелескопов увеличивается их сложность и скорость передачи данных. По этой причине автоматизированные подходы к управлению состоянием системы становятся все более важными для обеспечения номинальной работы телескопа. Мы предлагаем новую структуру обнаружения аномалий с помощью машинного обучения для классификации как часто встречающихся аномалий в радиотелескопах, так и для обнаружения неизвестных редких аномалий, которые система потенциально еще не замечала. Чтобы оценить наш метод, мы представляем набор данных, состоящий из 7050 спектрограмм, основанных на автокорреляции, с телескопа с низкочастотной решеткой (LOFAR) и присваиваем 10 различных меток, относящихся к общесистемным аномалиям с точки зрения операторов телескопа. Это включает в себя электронные сбои, неправильную калибровку, солнечные бури, ошибки сетевого и вычислительного оборудования и многое другое. Мы демонстрируем, как новая парадигма самоконтролируемого обучения (SSL), которая использует как прогнозирование контекста, так и потери реконструкции, эффективна для изучения нормального поведения телескопа LOFAR. Мы представляем Детектор аномалий радиообсерватории (ROAD), инфраструктуру, которая сочетает в себе как обнаружение аномалий на основе SSL, так и контролируемую классификацию, тем самым позволяя классифицировать как часто встречающиеся аномалии, так и обнаруживать невидимые аномалии. Мы демонстрируем, что наша система работает в режиме реального времени в контексте конвейера обработки данных LOFAR, требуя ‹1 мс для обработки одной спектрограммы. Кроме того, ROAD получает оценку F-2 для обнаружения аномалий, равную 0,92, при сохранении уровня ложных срабатываний ~ 2%, а также среднюю оценку F-2 для классификации по классам, равную 0,89, что превосходит другую связанную работу.
2. Влияние вышек GSM на радиоастрономию (arXiv)
Автор: Исаак Сихлангу, Надим Оозир.
Аннотация: Радиоастрономия — это специализированная область астрономии, изучающая радиоизлучение астрономических тел в пределах радиодиапазона электромагнитного спектра. Поскольку радиотелескопы становятся все более чувствительными благодаря техническим достижениям, перед радиоастрономами стоит серьезная задача по уменьшению воздействия антропогенных радиопомех. В нашем исследовании изучалось влияние сигналов Глобальной системы мобильной связи (GSM) на радиоастрономические данные с использованием многомерного структурного подхода на вероятностной основе. Мы обнаружили связь между расположением вышек сотовой связи в близлежащих городах, окружающих MeerKAT, и высокой вероятностью радиочастотных помех (РЧП). Однако мы не обнаружили статистически значимой связи между временем суток и возникновением РЧ-помех при доверительном уровне 68%.
