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Enregistrement W2954638121 · doi:10.82308/13960

Radio transient classification algorithms for CHIME/FRB

2018· article· en· W2954638121 sur OpenAlexfundaboutno aff
Alexander Josephy

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésEvent (particle physics)PopulationComputer scienceRadio telescopePipeline (software)SkyAlgorithmTelescopeAstrophysicsPhysicsAstronomyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les sursauts radio rapides (Fast Radio Bursts, FRB) sont transitoires de durée micro à milliseconde d'origine extragalactique. Malgré des estimations de taux de FRB de milliers par ciel par jour, seulement 30 sources ont été détectés au cours de cette décennie depuis la découverte initiale, et les progéniteurs des FRB restent un mystère. Cela va bientôt changer, des recherches dédiés en temps réel 24/7, devraient détecter des dizaines de FRB tous les jours, sont dans les premiers stades de mise en service. La recherche est hébergée par un télescope piloté par logiciel avec un champ de vision d'environ ~250 degrés carrés et une zone de collection de ~8000 metres carrésca. Le télescope est situé à l'Observatoire Fédéral Radioastrophysique (OFR), et a été conçu pour L'Expérience Canadienne de Cartographie de L'Intensité de l'Hydrogène (Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment, CHIME). Cette thèse suit le développement des composantes dans les dernières étapes de la CHIME/FRB pipeline, où l'attention est sur la classification. Ces développements comprennent: des algorithmes pour regrouper des détections sur des espaces de recherche multidimensionnels et identifier de façon unique des impulsions uniques; un algorithme pour trier les événements candidats ressemblant aux interférences radio-fréquences, avec des préparations pour l'application de classificateurs d'apprentissage automatique; une méthode pour localiser des éclats lumineux, l'échange de la mémoire et précalcul de temps d'exécution de sous-millisecondes; et une architecture pour le pipeline basé sur les événements, conçu pour évoluer vers un nombre arbitraire de cœurs et de machines. Enfin, un test de contraintes du pipeline basé sur les événements a été réalisé, en utilisant des événements simulés sur la population de pulsars connue. Le pipeline gère confortablement 300000 faux événements couvrant 24 heures de observations simulées.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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