SKAO H <scp>i</scp> intensity mapping: blind foreground subtraction challenge
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Neutral Hydrogen Intensity Mapping (H i IM) surveys will be a powerful new probe of cosmology. However, strong astrophysical foregrounds contaminate the signal and their coupling with instrumental systematics further increases the data cleaning complexity. In this work, we simulate a realistic single-dish H i IM survey of a 5000 deg2 patch in the 950–1400 MHz range, with both the MID telescope of the SKA Observatory (SKAO) and MeerKAT, its precursor. We include a state-of-the-art H i simulation and explore different foreground models and instrumental effects such as non-homogeneous thermal noise and beam side lobes. We perform the first Blind Foreground Subtraction Challenge for H i IM on these synthetic data cubes, aiming to characterize the performance of available foreground cleaning methods with no prior knowledge of the sky components and noise level. Nine foreground cleaning pipelines joined the challenge, based on statistical source separation algorithms, blind polynomial fitting, and an astrophysical-informed parametric fit to foregrounds. We devise metrics to compare the pipeline performances quantitatively. In general, they can recover the input maps’ two-point statistics within 20 per cent in the range of scales least affected by the telescope beam. However, spurious artefacts appear in the cleaned maps due to interactions between the foreground structure and the beam side lobes. We conclude that it is fundamental to develop accurate beam deconvolution algorithms and test data post-processing steps carefully before cleaning. This study was performed as part of SKAO preparatory work by the H i IM Focus Group of the SKA Cosmology Science Working Group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».